绘制正态分布的导数/R中的高斯分布
正态分布的导数是高斯分布。在R语言中，可以使用函数dnorm()来绘制高斯分布。
高斯分布（Gaussian Distribution），也称为正态分布（Normal Distribution），是一种连续概率分布。它的概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）可以用以下公式表示：
f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-((x - μ)^2 / (2 * σ^2)))
其中，μ是均值（mean），σ是标准差（standard deviation），π是圆周率。
高斯分布的特点是呈钟形曲线，均值处为最高点，标准差决定了曲线的宽窄。它在统计学和自然科学中广泛应用，常用于描述随机变量的分布情况。
在R语言中，可以使用dnorm()函数来计算高斯分布的概率密度值。该函数的参数包括x（要计算概率密度的点）、mean（均值）和sd（标准差）。例如，要计算x=2处的高斯分布概率密度值，可以使用以下代码：
x <- 2
mean <- 0
sd <- 1
density <- dnorm(x, mean, sd)推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。
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正如我们在文档中看到的那样
numpy.random.normal(loc=0.0，scale=1.0，size=None)从正态分布(高斯分布)随机抽取样本。
正态分布的概率密度函数最初由De Moivre导出，200年后由Gauss和Laplace独立的R217导出，由于其特征形状，常被称为钟形曲线(见下面的例子)。
正态分布在自然界中经常发生。例如，它描述了受大量微小随机扰动影响的样本的常见分布，每个样本都有其独特的R217分布。参数：
loc :浮动
分布的意思(“中心”)。
比例尺:浮动
分布的标准差(扩散或“宽度”)。
大小: int或tuple of int，可选
输出形状如果
浏览 3提问于2015-03-18得票数 1
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我发现火炬没有任何内置的函数，为多变量高斯分布绘制样本，给定一个期望的协方差矩阵。有人能告诉我如何使用期望的协方差矩阵从多元高斯分布中提取样本吗？
以下是我的尝试：
我使用终端中的randomkit从安装了luarocks install randomkit包。但是，当我在Lua中执行require 'randomkit'时，我无法找到multivariate_normal函数作为randomkit的元素之一。我做错了什么吗？
浏览 0提问于2016-05-15得票数 1
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我使用高斯过程进行预测。现在让我们假设我已经将预测值存储在大小为1900X1的x中，现在我想检查它的分布是否遵循高斯分布。我需要这个，以便比较其他方法的分布函数，如NN，KNN，以便判断哪种方法遵循平滑高斯分布函数或正态分布函数
我怎么能做到这一点？如果我能以数字数据的形式得到一些结果，那就更好了。代码编写如下：
m = mean(ypred); % mean of r s = std(ypred); % stdev of r pd = makedist('Normal','mu',m,'sigma',s); % make probability
浏览 0提问于2017-06-19得票数 4
1回答
我想看看对数正态分布与正态分布的指数分布的等价性。我在下面的代码中使用了SciPy包，并从相应的文档中进行了以下参数化：
s = sigma
scale = exp(mu)
这是。我认为，当使用这种参数化时，我没有发现绘制对数正态分布的pdf和exp以及绘制对数正态分布的正态和对数的偏差。我试着这样做：
from scipy.stats import lognorm
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mu = 0.5
sigma = 0.2
x1 = np.lins
浏览 0提问于2017-11-21得票数 0
我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40，但是这是什么呢？我认为由于正态分布的宽度是0.2，我认为变量的范围应该在-1到1之间，对吗？那么为什么hist显示从-40到40呢？如何知道随机变量的实际范围？谢谢。
浏览 3提问于2012-07-16得票数 1
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1回答
我试图从服从正态分布的数据点中创建2D、5D和10D的高斯分布的混合物。直到现在，我能够创建数据点，遵循正态分布使用。
import numpy as np
data = np.random.normal(0.1, 0.3, size=(5000))
我的问题是如何从上述数据点创建高斯分布(在2D、5D、10D中)的混合？
浏览 7提问于2022-02-26得票数 0
2回答
我想计算正态分布在某个点的积分，我知道要做到这一点，这相当于在那个点上积分正态分布，在那个点之后的某个点，你可以减去这两个值，得到一个近似的答案。
我试过在R：
a = pnorm(1.96, mean = 0, sd = 1, log = FALSE)
b = pnorm(1.961, mean = 0, sd = 1, log = FALSE)
final_answer = b - a
#5.83837e-05
可以一步完成这项工作，而不是手动减去"a“和"b"?
谢谢!
浏览 2提问于2022-05-23得票数 -2
3回答
我有一个从函数描述的概率分布，假设是高斯分布(系数为1/sqrt(pi)，使得以下区域为1)： import math
D = lambda x: pow(math.e, -pow(x,2)) / math.sqrt(math.pi) 前面的函数将绘制以下图形 ? 如果我使用高斯函数作为概率分布，我收到0的概率会比其他任何数字都大。 有没有办法生成一个遵循该分布的随机数呢？
浏览 58提问于2021-04-22得票数 1
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下面是一些令我困惑的极小的例子。
首先，我们将创建一个随机样本的值，遵循对数正态分布和相关的概率密度函数。然后用日志x轴绘制直方图.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 0.5, 0.25 # mean and standard deviation
s = np.random.lognormal(mu, sigma, 10000)
count, bins, ignored = plt.hist(s, 100, density=True, align='mid')
x = np.linspa
浏览 3提问于2022-06-22得票数 1
如何将直方图A标准化，使每个bin的和为1
将直方图除以垃圾箱的宽度，如何绘制？
我有这个
dist = rand(50)
average = mean(dist, 1);
[c,x] = hist(average, 15);
normalized = c/sum(c);
bar(x, normalized, 1)
在这种情况下，n = 50
求均值和方差^2的公式是什么？我们写的是distribution?.，但是怎么写？，你是如何绘制均匀分布和正态分布的？
直方图必须接近正态分布。
浏览 3提问于2011-03-14得票数 2
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1回答
我正在尝试用python编写一个生成器，它使用高斯(正态)分布生成一个N*M随机数矩阵。 给定的是N和M以及高斯随机场的数量(正态分布)。矩阵中的数字也应该在0到1之间。例如，一个由0到1之间的浮点数组成的100 * 80矩阵，这些数字是由5个不同的高斯分布生成的。这些分布的均值和方差可以任意选择。由哪个分布生成哪些行和多少行也是任意的。重要的是，一行中的数字是以相同的正态分布生成的。(或者更确切地说，每一行是存在于特定的多变量高斯分布中的一个点) 我已经试过scipy.stats.truncnorm了。在这里，我不知道如何根据不同的分布生成行，而且num.random.multivaria
浏览 46提问于2019-01-11得票数 0
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我有一个遵循对数正态分布的数据集。如果我在半圆x轴上绘制y值和x值，则分布将呈现出高斯分布。类似地，如果我对数据集中的每个值的对数进行排序，并根据log(x)的域绘制它们，则分布将呈现出高斯分布(但由于域上log(x)值的线性间距更宽，分布会更好)。我的代码试图通过优化参数mu和sigma (因为对数正态分布的平均值不等于正态分布的平均值)来最小化上述三种表示中的数据集的奇方。我的问题不是卡方最小化(适用于这些表示的2/3 )，而是代码的一个特定部分中的语法。
为了简化代码，我使用一个函数参数pickdist来表示正在处理的发行版。在下面的代码中，2表示y(X)表示，3表示semilog(x)
浏览 2提问于2017-03-17得票数 1
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我有100个采样数，我需要在matlab中绘制它们的正态分布曲线。
这些采样数据的平均值和标准差可以很容易地计算出来，但是有没有什么函数可以画出正态分布呢？
浏览 0提问于2012-08-06得票数 5
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我已经写了一个程序(基于Mardquart算法)来拟合一个n变量函数。对于没有任何噪声的数据，程序是正确的。我使用rand() C库函数在数据中添加了一些噪声，但噪声的分布不均匀，因此拟合效果不好。
谁能告诉我如何在数据周围添加规则分布的噪声？
浏览 0提问于2014-06-25得票数 0
2回答
我们如何在R中生成遵循高斯(正态)分布的数据点？
假设我想在二维(或更高维)空间中生成服从高斯分布的点。我如何使用R来做这件事？
浏览 1提问于2011-04-20得票数 4
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1回答
我正在处理统计数据。我已经做了3个正态分布，但我想对我的数据集进行高斯混合分布。我想用3模高斯分布表示我的数据的密度估计。
我正在使用这个命令，但我不知道可以用来制作3模态高斯分布曲线的功能。
pd = fitdist(offset_rem_limit_sif_diff','Kernel','Kernel','epanechnikov')
y = pdf(pd,x);
plot(x,y, 'b')
有没有可以用来绘制三模态高斯分布曲线的分布？
这3个分布在图中显示为绿色、红色和黄色。
如果有人帮我，我会非常感激的。提前谢谢
浏览 12提问于2018-01-29得票数 0
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我有一个由两个重叠的高斯分布组合而成的分布，我想将高斯分布拟合到它的直方图中。我知道Matlab中的histfit做得很好，但对于1个高斯函数。对于默认提供的其他类型的分布，histfit(data，bin，dist)也是如此，但其中不包括两个正态分布。
我如何通过histfit进行这种双正态拟合？
浏览 0提问于2012-11-04得票数 2
我试着用正态分布函数生成1000个正态分布的随机值。
A = normrnd(4,1,[1000 1]);
我想将最小值设置为2。但是，该函数只能定义平均值和sd。如何设置最小值为2？
浏览 2提问于2017-06-27得票数 0
我知道我们乘以噪声的sigma值是用来增加或降低强度水平的，
noise = randn(size(image)) * sigma;
在这里，sigma与强度有关。但是，在创建滤波器时，sigma的目的是什么，
filter = fspecial('gaussian', size, sigma);
为什么我们需要在这里传递sigma值？这个sigma和上面提到的那个有什么不同？提前感谢！
浏览 2提问于2016-03-09得票数 0
6回答
如何计算两个正态分布之和
、、、
我有一个表示高斯分布的值类型：
struct Gauss {
double mean;
double variance;
}
我想对这些值的一系列进行积分：
Gauss eulerIntegrate(double dt, Gauss iv, Gauss[] values) {
Gauss r = iv;
foreach (Gauss v in values) {
r += v*dt;
}
return r;
}
我的问题是如何为这些正态分布实现加法。
标量(dt)的乘法看起来很简单。但这并不简单！感谢的帮助：
public sta
浏览 30提问于2009-01-07得票数 2
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2回答
在Matlab中绘制正态分布
、、、、
这是绘制正态分布的好方法吗？有时，我会得到一个大于1的pdf值(pdf_x)。
% thresh_strain contains a Normally Distributed set of numbers
[mu_j,sigma_j] = normfit(thresh_strain);
x=linspace(mu_j-4*sigma_j,mu_j+4*sigma_j,200);
pdf_x = 1/sqrt(2*pi)/sigma_j*exp(-(x-mu_j).^2/(2*sigma_j^2));
plot(x,pdf_x);
浏览 2提问于2014-03-26得票数 1
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1回答
我有一个函数，它生成一个值为高斯(正态分布)的数组。如果在图上绘制值，它将如下所示：
📷
有什么方法可以改进代码吗？
private static IComparable[] NonUniformDistributionsGaussian(int startNumber,int arraySize)
{
IComparable [] arr = new IComparable[arraySize];
Double[] intervals = { ((1.00 / 6.00) * arraySize), ((2.00 / 6.00) * arraySize
浏览 0提问于2014-11-15得票数 3
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1回答
我需要实现一个损失函数，它接受一个真实的y，也就是一个4维向量，并计算这个向量在某个正态分布下的概率。我试着用keras.backend函数建立概率密度函数，但是似乎没有任何关于矩阵求逆的东西？任何想法都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
1回答
我想从(截断的)正态分布(Gaussian)中拿出50个样本，用mean=35和sd=30在15-85范围内。可复制性：
num = 50 # number of samples
rng = c(15, 85) # the range to pick the samples from
mu = 35 # mean
std = 30 # standard deviation
以下代码给出了50个示例：
rnorm(n = num, mean = mu, sd = std)
然而，我希望这些数字严格在15-85之间。我怎样才能做到这一点？
更新:一些人在评论部分指出，这个问题不能解决，因为这将不再
浏览 4提问于2021-03-25得票数 0
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我正在尝试生成10000个随机数，这些随机数取自对数正态分布，其相关正态分布的均值为0.3，标准差。dev.= 0.05，在MATLAB中。
我使用的是内置的lognrnd函数。
我的尝试是：
R = lognrnd(0.3,0.05,10000,1)
但是，当我使用hist(R)绘制R的直方图时，关联的图是正常的，而不是对数正常的。
我哪里搞砸了？如果平均值= 0.3且标准差。dev.= 0.05的正态分布，生成的对数正态数不应该有均值= 0.3和标准差吗？dev = 0.05？
谢谢你们。
浏览 1提问于2013-01-23得票数 5
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我正在尝试在MATLAB中绘制函数图。在第一个图中，我编写了一个函数，并使用gradient命令绘制该函数。在第二个图中，我取了一个函数的导数，然后绘制了它。但这两个情节并不完全相同。差异在哪里？ MATLAB代码： X=-1:.05:1;
T=-1:.05:1;
m=1+1*1i;
[x,t]=meshgrid(X,T);
r1=m.*sin(x+4.*t);
dr1=gradient(r1);
dt=gradient(t);
dr1dt=dr1./min(diff(T));
td=t(2:end);
surf(x,t,abs(dr1dt)); 我把它画出来了。 ? 然后我取r1
浏览 5提问于2019-03-09得票数 0
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6回答
对性能度量的分布进行建模
、、、
您将如何对重复的真实性能测量的分布进行数学建模--“真实生活”意味着您不只是遍历所讨论的代码，而只是在典型用户场景中运行的大型应用程序中的一小段代码？
我的经验表明，通常在平均执行时间附近有一个峰值，可以用高斯分布对其进行充分建模。此外，还有一个包含异常值的“长尾”--通常是平均时间的倍数。(考虑到导致首次执行处罚的因素，这种行为是可以理解的)。
我的目标是对合理反映这一点的聚合值进行建模，并且可以从聚合值计算(就像高斯分布一样，根据N计算µ和sigma，值的和和平方和)。我的目标是建立合理反映这一点的聚合值模型，并且可以从聚合值计算(如)。换句话说，重复的次数是无限的，但内存和计算需求应该最
浏览 42提问于2009-12-08得票数 18
在“滑雪”中，QuantileTransformer的文档说
此方法将特征转换为服从统一或正态分布的。
PowerTransformer的文件上说，
应用了幂变换的特性，使数据更像高斯型。
这两种方法似乎都能将特征变换为高斯/正态分布。在这方面有什么不同，什么时候使用哪一方面？
浏览 11提问于2022-08-12得票数 -1
1回答
我正在尝试为时域信号生成合成数据。假设我的信号是一个方波，上面有一些随机噪声。我将噪声建模为高斯。如果我将数据生成为长度为N的向量，然后添加从均值为0和宽度为1的正态分布中采样的随机噪声，我就可以大致模拟我所关心的情况。然而，这增加了具有由采样率设置的特征时间尺度的噪声。我不希望这样，因为在现实中，噪声与之关联的时间尺度要长得多。在特定带宽下产生噪声的有效方法是什么？ 我尝试在每个采样点生成噪声，然后使用FFT来截取高于某个特定值的频率。然而，这会严重衰减信号。 我的想法基本上是： noise = normrnd(0,1);
f = fft(noise);
f(1000:end) = 0;
浏览 8提问于2019-05-18得票数 0
1回答
我希望能够从数据不服从正态分布的列表中确定异常值。
list = [0, 1, 2, 3, 2, 1, ..., 2, 50, 100, 101, 102, 103, 101, ... 100, 150]
outlier = [50, 150]
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-08-20得票数 1
np.random.normal(mean,sigma,size)允许仅基于均值和方差创建一个高斯分布。我想创建一个基于function_name(mean,sigma,skew,kurtosis,size)的发行版。
我试过scipy.stats.gengamma，但我不知道如何使用它。它接受两个参数- a，c，并创建一个发行版。但是，对于a & c的哪些值很难解释，函数会给出一个特定的偏度和峰度值。
有人能解释如何使用gengamma或任何其他方法在python中创建这样的发行版，甚至从零开始编写数学方程吗？
编辑:高斯，我的意思是，我希望分布是正常的，一些偏斜或峰度，以及。它不一
浏览 0提问于2021-04-06得票数 0
3回答
给定一个点(x，y)，我如何创建n个随机点，这些点到(x，y)的距离是以sigma和均值作为参数的高斯分布？
浏览 0提问于2017-04-26得票数 0
我试图在R中为一个流动模型方程绘制离散函数。我必须画出原函数u(x) =tanh(x-0.1)，其中u(x)在Y轴上，x在X轴上。然后，我必须绘制一个描述斜率的离散函数。U <-数组(0，dim=c(21))
#Plot the original function u(x)=tanh(ax-x0)
curve(tanh(x-0.1), from=0, to=5, n=100, col="red", xlab="x", ylab = "u(x)")
grid (NULL,NULL, col = "lightgray", lty
浏览 5提问于2015-01-31得票数 2
我有一个关于CDF函数的问题。在一项研究中，研究人员在他们的数据上拟合了正态分布的CDF，并给出了中位数(= -8.4 dB)和斜率(=18.7)。如何重新创建此函数(在R中)，以便找出x轴上期望的百分比(y轴)，例如9 dB？当我查看CDF的公式时，我不确定在哪里插入斜率和中位数统计...
首先要感谢大家！
浏览 5提问于2020-09-03得票数 0
2回答
我想知道是否有办法在R中绘制这个PDF和CDF，我在一个用户问的另一个问题上发现了这些，我很好奇。
我知道我必须创建一个函数，然后绘制这个函数，但是我在与不同的参数进行斗争，我不知道如何将它转换成R。我只用正态分布或数据集绘制了PDF/PDF。
浏览 7提问于2022-10-27得票数 2
1回答
通常情况下，随机效应呈正态分布。我的研究涉及非高斯随机效应分布.是否有办法为glmer指定一个非高斯随机效应分布？我知道可以有 --我希望对随机效应分布也有类似的选择。如果不是，我希望了解如何编辑/贡献到，以允许非高斯随机拦截分布。
浏览 4提问于2017-08-13得票数 1
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2回答
我希望在中创建一个截断的正态分布(即带有范围的高斯分布)。
我想要改变平均值，性病和范围。
对此有PyTorch方法吗？
浏览 17提问于2020-02-14得票数 6
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1回答
半个高斯分布的样本
、、、、
假设n = N(0,1)是正态分布。在MATLAB中，当使用randn(1,1)函数时，会从n中提取一个样本。
然而，我有一个不同的目标:我想从上半部分(或下半部分)分布中采样，即从左尾到均值(或从均值到右尾)的一半。
一种虚拟的方法是：
while sample > mean
sample from gaussian
end
然而，由于我必须在我的代码中提取大量样本，这种解决方案不会受到欢迎。有没有一种更聪明的方法来提取这些样本，而不涉及循环？
浏览 0提问于2013-04-26得票数 2
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我是R中的新成员，我想绘制一个正态分布图，其中两个标准差的区域是由箭头选择的，如下所示。
浏览 2提问于2015-11-03得票数 1
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我想知道如何在R中为正态分布绘制一个联合分布。例如，如果正态分布f(x)由两个函数组成：
f_1(x) ~ Normal(0, 1)
f_2(x) ~ Normal(2, 1)
那么，我如何在R中添加一个参数来描述这一点呢？我正在寻找一个参数，比如beta发行版中的"shape1“类型，但我想不出如何扩展常规的dnorm参数，使其成为一个联合发行版。有什么建议吗？
谢谢!
浏览 8提问于2013-12-08得票数 0
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我正在寻找一种方法，以产生随机字节采样从指定的基础分布。例如，由给定均值和方差的正态分布产生的字节，由带有指定lambda的泊松分布产生的字节等等。
就文档提到的内容而言，我使用了numpy.random.bytes(...)，它生成随机字节，我假定这些字节是从统一分布中抽样的。但是，我希望一个基于numpy的代码段从可能列出的任何指定发行版( )中生成指定数量的字节。
浏览 3提问于2019-08-31得票数 1
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我是社会学的PhD学生，正在写我的论文。在一些数据分析过程中，我遇到了以下问题。
我有一张表，列出了一系列年来一些变量的测量值。值算作“在给定的一年中有多少特定类型的事件”？以下是它的外观示例：
year var
1983 22
1984 55
1985 34
1986 29
1987 15
1988 20
1989 41
因此，例如在一九八四年，全年有55宗这类事件发生。
在[1983,1990]实数域上表示这些数据的一种方法是使用分段函数f：
f(x) = var if floor(x) == year, for all x in [1983
浏览 3提问于2016-01-25得票数 0
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我要随机选择概率与2正态分布/高斯分布之和的数字，并做一个直方图。
基性
import numpy as np
u, vth = 0,1 # mean and standard deviation
v= np.random.normal(u, vth, 1000)+np.random.normal(-u, vth, 1000)
v.histogram()
然而，我得到的错误numpy.ndarray‘对象没有属性’直方图‘。另一个问题是这还没有标准化，所以我的结果不应该是正确的.
浏览 11提问于2022-01-20得票数 -2
3回答
我需要知道一种方法来得到50个数字的高斯分布。我知道Boost库，它生成随机数。在我的例子中，我不需要随机数；我需要50个数的正态分布。
我如何在C++中做到这一点？
浏览 1提问于2013-08-01得票数 0
1回答
我试图使用()绘制多个函数。我的例子试图用不同的均值和相同的标准差绘制多个正态分布。
png("d:/R/standardnormal-different-means.png",width=600,height=300)
#First normal distribution
curve(dnorm,
from=-2,to=2,ylab="d(x)",
xlim=c(-5,5))
abline(v=0,lwd=4,col="black")
#Only second normal distribution is plotted
浏览 3提问于2017-04-25得票数 1
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3回答
R中正态分布函数的逆/逆
、、、
要绘制R中的正态分布曲线，我们可以使用：
(x = seq(-4,4, length=100))
y = dnorm(x)
plot(x, y)
如果dnorm将y计算为x的函数，那么R是否有一个函数可以将x计算为y的函数？如果不是，那么最好的方法是什么呢？
浏览 0提问于2013-10-25得票数 12
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有谁知道用javascript实现的等价物(至少是的一部分)？我正在尝试将各种分布(例如，偏态正态分布)拟合到分位数，但我以前需要一个优化库。
浏览 1提问于2012-06-13得票数 5
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1回答
我正在编写keystoke动态标识作为一项任务，我在存储数据方面遇到了困难。我只被指示“不要保存原始数据”，因为它应该被转换。我没有被告知数据应该采取什么形式而不是原始数据，也没有告诉我如何转换它。不幸的是，我也找不到任何能告诉我的文章/出版物。
我现将原始资料记录如下：
key | Pressed/Released | Time since last event
Z P 64
Z R 96
A P 88
P P 72
A R 9
P R 64
O P 88
O R 81
然后，我通过不同的度量标准来处理它: UpToUp、Then、flight、interval和延迟。让我们看看UpToUp
浏览 0提问于2018-12-30得票数 1
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