使用Excel绘制F分布概率密度函数图表 利用Excel绘制t分布的概率密度函数的相同方式,可以绘制F分布的概率密度函数图表. F分布的概率密度函数如下图所示: 其中:μ为分子自由度,ν为分母自由度 Γ为伽马函数的的符号 由于Excel没有求F分布的概率密度函数可用,但是F分布中涉及到GAMMALN()函数,而excel是提供GAMMALN()函数的,所以我们可以使用excel中的GAMMALN()函数的运算来计算得到F分布的概率密度函数.(可参见[附录]) 经转换后上述公式为: F(X,df1

统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy as np I

在 TensorFlow 中,一个变量的值在被使用之前,其初始化过程需要被明确地调用. 1. 随机数生成函数 tensorflow 下的概率分布函数,一般用于对变量进行初始化,这里的变量显然是指神经网络的参数(连接层之间的权值矩阵和偏执向量). 标准高斯:tf.random_normal([2, 3], stddev=2),均值为 0,标准差为 2 截断正态分布:tf.truncated_normal() 如果随机出来(采样得到)的值偏离平均值超过 2 个标准差,该数将会舍去,重新采样获得,直到

看够了千篇一律的数字报表,不妨添加些图形对象来调剂下,今天小编excel小课堂(ID:excel-xiaoketang 长按复制)给各位分享10个插入图形对象时简单实用的小技巧. 01课题 今天小编excel小课堂决定和各位聊聊Excel中一个既熟悉又陌生的功能-形状. 02关于形状 在Excel报表或者图表中结合使用一些图形对象,不仅能更清楚地表达图表所阐述的观点,同时也会使图表更形象生动.譬如,可以将默认的柱形图用“虚尾箭头”进行替换,是不是有一种耳目一新的感觉呢. 03插入形状 “插入”和

记要 今天在计算分类模型自行区间时,用到了R中正太分布的qnorm函数,这里做简单记要,作为备忘. R中自带了很多概率分布的函数,如正太分布,二次分布,卡放分布,t分布等,这些分布的函数都有一个共性,每个分布拥有4个带有d,p,q,r前缀的函数.比如正太分布,有dnorm,pnorm,qnorm和rnorm.这几个前缀的意义如下: d  Density的缩写,表示密度函数.举个例子,标准正太分布x=0对应的值可以用dnorm(0)计算 p  Probability的缩写,表示概率函数.举个例子,

不多说,直接上干货! 最近,在帮导师,干此项目.其中需要 现在,我带你来一步一步地画出来. 第一步:插入  ->  图表 第二步: 第三步:弹出,默认的数据和图表. 第四步: 第五步: 第六步: 第七步:显示出数据 第八步:做最后的修改

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 麦麦麦造 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 基本思路 实现这个需求的基本思路是读取这张图片每一个像素的色彩值,然后给excel里的每一个单元格填充上颜色.所以主要用到的是PIL.openpyxl

在Excel里画好了图,复制到Word里面经常会变形变的一塌糊涂,面目全非,实在是不理解微软为什么要把自己家的软件搞成这样. 要想保持形状不变,需要这样做: 1. 在Excel里面复制图形,和往常一样复制: 2. 在Word里面点”开始”, 然后点”复制” 下面的小三角, 然后点”选择性粘贴”,在跳出的对话框中选择“Microsoft Office Excel 图表对象”, 然后确定即可.粘贴之后,双击图形,可以进行编辑.

y=randn(1,3000); % 生成1-by-3000的标准正态分布随机数 ymin=min(y); ymax=max(y); x=linspace(ymin,ymax,20); %将最大最小区间分成20个等分点(19等分),然后分别计算各个区间的个数 yy=hist(y,x); %计算各个区间的个数 yy=yy/length(y); %计算各个区间样本数所占总样本数的比例(概率) bar(x,yy) %画出概率密度分布图 s=0; for i=2:length(x) s=[s,trapz

1.使用CHIINV(概率,自由度),在Excel中绘制卡方分布. 若n个独立的随机变量均服从标准正态分布,则这n个随机变量的平方和构成一新的随机变量,其分布规律称为服从自由度为ν 的χ2分布. 2.使用GAMMA.DIST(χ, υ/2,2, 积累与否),在Excel中绘制卡方分布. 卡方(χ2)函数是伽马函数的特例. 当:α=υ/2,β=2时,此时的伽马函数就是卡方函数: ——gamma分布函数 ——卡方分布函数 如: 在Excel中求自由度υ=11的卡方分布,公式应为: GAMMA.DIS

均匀随机数生成   先来说说均匀随机数生成,这是非均匀随机数的生成基础.   例如,我们现在有drand()函数,可以随机生成[0,1]范围内的均匀随机数. 要求一个drand2()函数,能够生成[0,2]内的均匀随机数.   显然有: \[drand2()=2*drand() \]   但是很多时候,我们希望生成的随机数是有一定概率偏向的.   比如生成[0,2]的随机数,越偏向2的数,出现的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法满足要求.   例如,我们的随机数的概率密度分布如下

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/83 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/163 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.概率论及在AI中的使用 概率(Probability),反映随机事件出现的可能性大小.事件\(A\)出现的概率,用\(P(A)\)表示. 概率论(Probability Theory),是研究随机现象数量规律的数学分支,度量事物的不

ylbtech-办公软件-Excel:Microsoft Office Excel 2003百科 Microsoft® Office Excel 2003 是一种电子表格程序,可提供对于 XML 的支持以及可使分析和共享信息更加方便的新功能.您可以将电子表格的一部分定义为列表并将其导出到 Microsoft Windows® SharePoint™ Services 网站.Excel 2003 中的智能标记相对于 Microsoft Office XP 中更加灵活,并且对统计函数的改进允许您更加

前言 者必画的图.我找了非常久也没找到一个专门画甘特图比較好的软件.经过研究最终用Excel画出了甘特图.网上这个资料但是没有的哟! 效果 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDE5MTAzNA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 详细步骤 1 建立表格.跟我写的一样即可 wat

在Excel中画折线图,具体操作过程如下: 1.新建一个excel文件,双击打开 2.单击"插入",找到折线图,单击下拉框 3.在折线框下方,新建数据源 4.鼠标右键,选择"选择数据(E)..." 5.弹出"选择数据源"框 6.选中折线图框下方的数据源(表格) 7.单击"确定"后,折线图就真正地生成了

基于风险的测试(Risk-based testing) 文/杨学明 一.基于风险的测试起源 基于风险的测试起源,在软件测试领域,基于风险测试最早的是测试大师Boris Beizer<软件测试技术>提及,测试时需要考虑到风险. 接下来James Bach 在1995年第一次介绍了基于风险的测试(RBT),然后又在1999年在<启发式基于风险的测试>(“Heuristic Risk-based Testing”)中更详细的描述: 二.基于风险的测试定义 基于风险的测试定义:根据软件产品

一.基本操作见: 使用POI导出Excel 二.本次功能需求 给了一个模板,里面有6个sheet页,每页里面都需要填充相应的数据.如图: 三.需求分析 1.分了6个sheet页,每页的数据都不一样,首先代码里要获得它们的数据,然后6个sheet页只能一个个填进去,没法批量操作. 2.如果直接代码创建Excel并画表格样式和数据,那么工程量将会很大,而且会导致代码很乱.我采用的方法是把模板保存到项目里,再通过路径获取到该模板文件,把其内容全部复制到新创建的Excel中,再往里填充数据. 3.注意到

转载请注明出处 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法.往往用在存在隐藏变量的问题上.我这里特意用"框架"来称呼它,是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logistic regression, decision tree,只要把数据的输入输出格式固定了,直接调用工具包就可以使用.可以概括为一个两步骤的框架: E-step:估计隐藏变量的概率分布期望

题目链接 神难qwq.配合rqy的博客食用. 首先我们学到有一个概率函数$p(x)$表示某事件发生概率取值小于x的函数.这个函数有什么特点呢? 那就是$\int_{-∞}^{∞}p(x)dx=1$ 这个是显然的 然后我们令p(x)为首次联通的时间的概率分布函数 这其实等价于生成树的最大权边等于x的概率,对不对(我虚啊,我很可能理解错的) 然后呢,就有一个期望的式子 $EX=\int tp(t)dt$ 我忘了是为什么了(上午rqy才刚给我讲过,现在就忘了),我太菜了. 然后本题中,期望就是$EX=

从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间应该近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球.遗憾的是在很多分类问题中,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性.这就引入了高斯混合模型.——可以认为是基本假设! 高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM) 摘自:http://www.infocool.net/kb/Spark/201609/193351.html 由于本文写的不g够完整详细,给出一个学习链接:       http://www.cnblogs.com/CBDocto

目录 常见的概率分布模型 一.离散概率分布函数 二.连续概率分布函数 三.联合分布函数 四.多项分布(Multinomial Distribution) 4.1 多项分布简介 4.2 多项分布公式解析 五.伯努利分布(Bernoulli Distribution) 5.1 伯努利分布简介 5.2 伯努利分布的期望值和方差 六.正态(高斯)分布(Normal(Gaussian) Distribution) 6.1 正态分布的概率密度函数图像 6.2 正态分布简介 6.3 中心极限定理与正态分布 七