方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col...="green", ylim=c(0, 0.5)) #添加正太分布概率密度图 s2 <- seq(from=-4, to=4, length.out=100) lines(s2, norm_expression...方法二 正太Q-Q图法 使用Q-Q图来判断数据是否服从正太分布，R代码如下： s <- rnorm(100) #产生样本 qqnorm(s) qqline(s) 画图结果如下，可见数据分布集中在对角线上...，可以认为总体服从正太分布： ?...R的nortest包能提供其他正太检验方法【参见《R语言经典实例》P221】。
什么是正太分布检验？ 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。...方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col...方法二 正太Q-Q图法 使用Q-Q图来判断数据是否服从正太分布，R代码如下： s <- rnorm(100) #产生样本 qqnorm(s) qqline(s) 画图结果如下，可见数据分布集中在对角线上...，可以认为总体服从正太分布： ?...R的nortest包能提供其他正太检验方法【参见《R语言经典实例》P221】。
本文主要简单总结一些正太分布的常用知识，不会涉及太多复杂的理论知识。 01 简介 正态分布式是应用最为广泛的一种连续型分布。正态分布在十九世纪前叶由高斯加以推广，所以通常称为高斯分布。...正态分布式最常见因而也是最重要的分布: 很多随机现象可以用正太分布描述或者近似描述。 在一定条件下，某些概率分布可以利用正态近似计算。 在非常一般的充分条件下，大量独立随机变量和近似地服从正态分布。...02 正太分布的定义 若连续型随机标量X的概率密度为 其中 为常数，则称 服从参数为 的正态分布或高斯分布。记作 。 所确定的曲线叫做正态曲线。...03 正太分布的性质 由于连续型随机标量唯一地由它的密度函数所描述。那我们看看正态分布的密度函数有什么特点。 ▲正太分布的概率密度曲线 整个概率密度曲线都在x轴的上方。...这就说明曲线 向左右伸展时，越来越贴近于x轴。即 以 轴为渐进线； 如果固定 ,改变 的值，则图形沿着ox轴平移，而不改变其形状，可见正太分布的概率密度曲线 的位置完全有参数 所确定。
上几篇说了three.js的曲线，这篇来郭先生来说说three.js曲线，在线案例点击three.js曲线 1....了解three.js曲线 之前已经说了一些three.js的几何体，这篇说一说three.js曲线。曲线的种类主要分两种，二维曲线和三维曲线。...aStartAngle – 以弧度来表示，从正X轴算起曲线开始的角度，默认值为0。aEndAngle – 以弧度来表示，从正X轴算起曲线终止的角度，默认值为2 x Math.PI。...aStartAngle – 以弧度来表示，从正X轴算起曲线开始的角度，默认值为0。aEndAngle – 以弧度来表示，从正X轴算起曲线终止的角度，默认值为2 x Math.PI。...SplineCurve（样条曲线） points – 定义曲线的Vector2点的数组。
数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图 我们先来看最终实现效果 上面这个图是最终保存的图片查看效果 我们一步一步来实现 1：首先我们需要导入基本的库 matplotlib numpy...在x轴的刻度上，我们需要我们需要按照规则的正余弦刻度来，而不是简单的实数，我们需要圆周率。因此在plt.xticks([],[])的第二个列表参数上需要转义。...np.pi/2,np.pi], [r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图...我要简单的去理解，Python库太繁杂了。有点头大。 plt.gca(),可以获得axes对象 什么又是axes对象？ 在matplotlib中，整个图表为一个figure对象。...np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图
在一个程序执行的过程中,各条代码的执行顺序对程序的结果是有直接影响的。很多时候我们要通过控制代码 的执行顺序来实现我们要完成的功能。 简单理解:流程控制就是来控...
声明变量的特殊情况 js-变量 为什么需要变量? ●因为我们一些数据需要保存,所以需要变量 变量是什么? ●变量就是一个容器,用来存放数据的。方便我们以后使用里面的数据 变量的本质是什么?...●区分哪些变量名不合法 js-数据类型 变量是用来存储值的所在处,它们有名字和数据类型。量的数据类型决定了如何将代表这些值的位存储到计算机的内存中。 JavaScript是一种弱类型或者说动态语言。...注：js的变量数据类型是只有程序在运行过程中，根据等号右边的值来确定的 /*js的变量数据类型是只有程序在运行过程中，根据等号右边的值来确定的*/ var name;/...var str = '山鱼'//当前的数据类型是字符串 //js是动态语言变量的数据类型是可以变化的 var one = 1;//one是数字类型。... 数据类型的分类 JS把数据类型分为两类 ●简单数据类型 ( Number , String, Boolean, Undefined, Null ) ●复杂数据类型( object)
cloneNode()括号为空或者里面是false浅拷贝只复制标签不复制里面的内容 node . cloneNode(true)括号为true深拷贝复制标签复制里面的内容 3.动态表格的创建 3.1思路导向 ①使用js
因为某些程序要重复执行，所以需要用到循环来进行解决 在Js中,主要有三种类型的循环语句: ●for循环 ●while 循环 ●do...while 循环 2.for循环语法结构 在程序中, 一组被重复执行的语句被称之为
首先：你好，很高兴你可以看到我的文章，你可以叫我像素人，希望本篇文章可以给你带来帮助 今天我们首先简单来了解一下JS！...1.浏览器执行js的简介 浏览器分为js引擎和渲染引擎 1.渲染引擎用来解析HTML与CSS ,俗称内核,比如chrome浏览器的blink ,老版本的webkit 2.JS引擎:也称为JS...用来读取网页中的JavaScript代码,对其处理后运行,比如chrome 浏览器的V8 注：释 2.js的组成 语法基础：ECMAScript API：DOM和BOM 1.ECMAScript...注：ECMAScript : ECMAScript规定了JS的编程语法和基础核心知识,是所有浏览器厂商共同遵守的一套JS语法工业标准。 2.
这里将这四种方式的使用方法罗列了一下，可以自己试着进行相应的操作 注：parselnt和parseFloat单词的大小写 注：隐式转换是我们在进行算数运算的时候, JS自动转换了数据类型 （5）加法计算器案例
那么，如何判断数据是否属于正太分布呢？ 其中一种方法就是画出正太分位数图，用以判断数据是否数据正太分布。 什么是正太分位数图呢？...如下图是一个均值为5.5的正太分布累计概率图。在开始和结束的位置概率增长率最小，在均值处概率增长率最大。 ? 上图中，如果将开始和结束的位置坐标轴拉长，可以将这条曲线转化得到一条直线。...再需要判断数据是否属于正太分布式，如果数据分布在两条虚线之间，则可以认为数据是数据正太分布的。否则，不是正态分布。 -----END-----
总结： 1.JS中循环有for、 while、do while 2.三个循环大多情况下都可以相互替代使用 3.如果是用来计次数,跟数字相关的，三者使用基本相同，但是for循环使用的更多一些 4.while
工作中JS经常使用表达式： 1）2010-09-10类型日期校验 2）推断正整数。
整理 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 近半年来，随着 OpenAI 推出 ChatGPT、GPT-4，彻底点燃 AI 赛道，也让 GP...
px)**即可，重要的是我们如何计算这个的坐标，我们先来了解下两个方法的用处： Math.sin() 和 Math.cos() Math.sin(x) x 的正玄值。...好了这里直接推荐一个在线网站，图形计算器可以直接在线调试各种曲线 我们看看基础的正弦余弦曲线 正弦曲线 余弦曲线 我们知道圆周率（π）， 1π=180°，2π=360°，就是一周，所以我们只需要截图...（0-2π）一个周期的曲线即可，后续不管要什么曲线，都在这个上面进行变换即可,通过上面对比，发现正弦曲线的起始点是（0,0），比余弦的（0,1）更好计算，我们就直接用正弦吧，那么我们列出已知条件： 在曲线中...= 400 x / 400 * Math.PI*2 有个曲线中的对应x坐标，通过公式我们就可以拿到其曲线中实际y坐标了 /* 这样就拿到了曲线中的y坐标 */ y = Math.sin(z) 拿到了曲线中的...,我们尽量分开步骤写，这样你看会理解的更清楚 js中π就是Math.PI function getCoordinate(width, count, mag = 1){ /* 通过总宽和个数计算出一个单个的宽
写这篇文章是有原因的，偶然我看到了一个Java的50种排序算法的可视化的视频，但是此视频却没给出具体的实现教程，于是我心里就想着，我可以用JavaScript ...
其概率密度函数的数学表达如下： f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}} 当\mu=0，\sigma = 1时，称为标准正太分布...1.6460115332408163) 这里的-1.639303291798682是置信上界，1.6460115332408163是置信下界，两个数值构成的区间就是置信区间 使用Matplotlib绘制正态分布密度曲线...plt.plot(x, y) plt.show() 这里的pdf()函数是Probability density function，就是本文最开始的那个公式 最后的输出图像如下，可以看到结果跟理论上的正太分布还是比较像的...： [zxu4mpwf17.png] 正态分布置信区间规律 函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内 函数曲线下95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内 函数曲线下...99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内 函数曲线下99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内
杰夫·贝佐斯旗下的太空公司BLUE ORIGIN（蓝色起源）正在起诉美国政府，因为后者已经决定向贝佐斯最大的竞争对手——马斯克旗下的SpaceX授予一份价值29...
以上直方图（因为没有加正太曲线，所以看起来跟柱形图没啥区域，但是注意看坐标轴来区分） kdensity price #密度曲线（光滑曲线） ?...以上密度曲线图跟上一个直方图表达的内容是一致的，仔细看它的横纵坐标。 histogram price，kden #直方图+光滑密度曲线 ?...以上图表就是前两个（直方图+密度曲线图）图表的叠加，kden是kdensity的缩写，Stata软件可以识别。 symplot price #距离对称分布有多远 ?...以上两个图表反应该图表是否属于正太分布，就是我们通常所说的P-P图，Q-Q图。 qchi/pchi price #距离卡方分布有多远 ? ?
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