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

很多熟悉EXLCE的朋友都知道EXCEL在生成统计图表方面的强大功能,我们在写各类总结.报告.方案等文档时常涉及到各类统计数字,将统计数字用图表的形式展示出来,既直观又美观.下面我分享一种不一样的折线图. 先设定个需求,想要统计FN学院各系部人员近五年的论文发表情况,能直观的看出各系部数量的比较和变化的趋势.在这种情况下,用折线图是最合适.我们看一下: 看这个图,是不是瞬间凌乱了,这一团乱麻如何看的清呀.有两种方案可以解决这个问题. 第一种方案:将年度标签列出来,可以自由选择任一年的数据展示,也

如何利用Excel画出如上样式的图? 1.绘制柱状图.如何绘制柱状图,操作非常简单,选中数据,点击合适的图表样式即可. 2.添加误差线.选中已绘制好的图,添加误差线.如果误差线没有出现,可以使用”更多选项“一一添加误差线. 3.调整误差线的大小.可使用百分比,也可使用误差和偏差.

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

一开始用lattice包,感觉在多元数据的可视化方面,确实做得非常好.各种函数,可以实现任何想要实现的展示. barchart(y ~ x) y对x的直方图 bwplot(y ~ x) 盒形图 densityplot(~ x) 密度函数图 dotplot(y ~ x) Cleveland点图(逐行逐列累加图) histogram(~ x) x的频率直方图 qqmath(~ x) x的关于某理论分布的分位数-分位数图 stripplot(y ~ x) 一维图,x必须是数值型,y可以是因子 qq(y

1.Why use ggplot2 ggplot2是我见过最human friendly的画图软件,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 为什么要学习ggplot2,可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言(btw: 在序言的最后,我被致谢了). Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己,我想再补充

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle # 导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba import operator # 排序

甘特图小伙伴们都非常的熟悉,首先小编简单的向各位小伙伴介绍一下什么是甘特图,甘特图内在思想简单,即以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间.基本是一条线条图,横轴表示时间,纵轴表示活动(项目),线条表示在整个期间上计划和实际的活动完成情况.它直观地表明任务计划在什么时候进行,及实际进展与计划要求的对比.管理者由此可便利地弄清一项任务(项目)还剩下哪些工作要做,并可评估工作进度. 还记得在软考的时候,甘特图经常和PERT图放在一起,考察我们,既然提到了PERT

Maxima可以画出Chaos.Duffing .Fern.Lorenz.Rossler .Portraits .Mandelbrot.Staircase.Triangles等有趣的图... Chaos orbits(x^2+a, 0, 100, 400, [a,-1,-1.53], [x,-1.6,-0.8],     [nticks, 400], [style,dots], WEB_IMAGE);Duffing √ a:1.0; b:0.3; c:0; f:10.0; eqs:[y,-(a*

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0 

在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论到其他的分布族,介绍了点估计的评判标准--无偏性.相合性.有效性:之后,我们基于无偏性和相合性的讨论给出了常用分布的参数点估计,并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法--矩法与极大似然法:最后,我们对点估计的有效性进行了讨论,给出了一些验证.寻找UMVUE的方法,并介绍了CR不等式,给出了无偏估计效率

这道题目很经典,具体如下: 已知遍历结果如下,试画出对应的二叉树: 前序:A B C E H F I J D G K 中序:A H E C I F J B D K G 解题要点: 1.前序.中序.后序--都针对中间那个节点而言(根节点也是中间的节点). 前序,指先遍历中间节点,然后左,然后右. 中序,指左--中--右. 后序,指右--中--左. 2.根据两种不同序列的遍历方法,便可画出二叉树. 解题答案如下:(对照着看会好理解这道题目一些的) 解题思路: 1.前序中序都首先找出A,推断出:A没有

1. 前言 最近需要一个 WPF 的表盘控件,之前 Cyril-hcj 写过一篇不错的博客 <WPF在圆上画出刻度线>,里面介绍了一些原理及详细实现的代码: double radius = BackEllipse.Width / 2; double min = 0; double max = 100; double step = 360.0 / (max - min); for (int i = 0; i < max - min; i++) { Line lineScale = new

今天是个特殊的日子,圣诞节,也是周末,在这里先祝大家圣诞快乐!喜庆的日子,我们可以稍微放松一下,扯一扯昨天雷霆对战凯尔特人的比赛,这场比赛大威少又双叒叕拿下三双,而且是一个45+11+11的超级三双,其实小托马斯的表现也不遑多让,拿下31分9个助攻,末节一开始便带队打出一波小高潮反超比分,无奈威少爷最后几分钟暴走直接带走比赛,让人直呼精彩.好了,扯完之后我们进入正题. 今天给大家带来的是一个比较好玩的东西--H5坦克大战.这个东西的实现主要用到了H5的canvas以及原生的js,如果你已经是大牛

今天大家在群里大家非常热闹的讨论像画笔一样慢慢画出Path的这种效果该如何实现. 北京-LGL 博客号@ligl007发起了这个话题.然后各路高手踊跃发表意见.最后雷叔 上海-雷蒙 博客号@雷蒙之星 以一种巧妙的思路实现了这个效果 使大家受益匪浅 本来这篇博客应该由雷叔来写的,奈何雷叔忙着写教材,就委托我来写了. 我之前也总结过两种方法,再加上雷叔这第三种方法,一起写出来,分享给大家. 方法1 这种方法是最容易想到的,但是局限性也比较大,只适用于接近直线的这种Path.但是相对的代码比较简单,也

看到有面试题里会有问到如何用css画出三角形 众所周知好多图形都可以拆分成三角形,所以说会了画三角形就可以画出很多有意思的形状 画出三角形的原理是调整border(边框)的四个方向的宽度,线条样式以及颜色. 如果你将宽度调的足够大,改变不同方向的颜色,你就可以发现盒模型的border是四个梯形一样的线条. 这个时候如果将盒模型内部的height,width调为0px,则三角形就形成了. border:100px solid transparent //边框100px,实线,透明颜色,下面三行代码

d=1000; %两个小区中心间距离的一半 rcell=2*d/sqrt(3); %小区半径 ncell=3; %小区个数 cellposition=zeros(ncell,2); %初始化小区中心位置 theta=(0:ncell-2)'*pi/3; %角度 cellposition(2:end,1:2)= sqrt(3)*rcell*[cos(theta) sin(theta)]; %设置小区中心坐标 figure %画图 for cell=1:ncell x0=cellposition(c

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看到有面试题里会有问到如何用css画出三角形 众所周知好多图形都可以拆分成三角形,所以说会了画三角形就可以画出很多有意思的形状 画出三角形的原理是调整border(边框)的四个方向的宽度,线条样式以及颜色. 如果你将宽度调的足够大,改变不同方向的颜色,你就可以发现盒模型的border是四个梯形一样的线条. 这个时候如果将盒模型内部的height,width调为0px,则三角形就形成了. 1 border:100px solid transparent //边框100px,实线,透明颜色,下面三行