数据质量管理中很重要的一个部分就是数据的离散程度,通常而言,连续值性数据录入是遵循正态分布的,从直方图上容易看,但如何自动化验证数据满足正态分布呢,本文尝试了kstest,normaltest,shaprio...等方法,最终结论是建议通过normaltest作为正态分布验证标准,p值>0.05,此外也尝试拓展dataframe.describe,并为以后的数据质量收集做好准备。...6.988333 # 75%+1.5dist 12.627930 12.612547 # 25%-1.5dist 7.359305 7.419308 # 可再追加各列是否满足正态分布...# 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。...loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布, # 参数scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。
loc 平均值 scale (scale) 标准差 pdf(x, loc=0, scale=1) 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian...若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。...当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 ?
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/101980547 股市波动是不可预知的,但是股票的涨幅概率却呈现了正态分布的特点..., 那么python如何生成呈正态分布的序列呢?...Python内置的random模块和第三方库NumPy的random模块都提供了生成随机漫步序列的方法,接下来我们分别介绍下这两种方法的使用。...内置模块random 实现 import random # 生成呈正态分布的随机数 # print("normalvariate: ", random.normalvariate(0, 1)) #...因此NumPy的random模块效率优势非常明显,基本是Python内置模块random的100倍以上。
正态分布(Normal Distribution) 1、正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值。 2、正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2 。...3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。...3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = (x−μ) / σ #显示标准正态分布曲线图 1 import numpy as np 2 import scipy.stats as...Probability density') # probobility of observing each of these observations 14 plt.show() View Code 标准正态分布表...表头的横向表示小数点后第二位,表头的纵向则为整数部分以及小数点后第一位;两者联合作为完整的x,坐标轴的横轴 # 显示标准正态分布表格 1 import numpy as np 2 from scipy.stats
标准正态分布的反函数却求不了。所以我们就要寻找其他的办法。...接下来将分别介绍三种算法的python实现 1.Box–Muller算法 Box–Muller算法实际上是依据瑞利分布来求标准正态分布的反函数。...因为 ,所以由 得到服从标准正态分布的 随机变量。...1.2.python代码: 1.3.Excel直方图: 2.中心极限定理 2.1.理论基础: 独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和,以标准正态分布为极限 , ,...2.2.python代码: 2.3.Excel直方图: 3.Kinderman and Monahan method 这个是python中random库里生成正态分布随机变量的方法。
正态分布 什么是正态分布呢?正态分布也叫作常态分布,就是正常的状态下,呈现的分布情况。 举个例子: 比如你可能会问班里的考试成绩是怎样的?这里其实指的是大部分同学的成绩如何。...以下图为例,在正态分布中,大部分人的成绩会集中在中间的区域,少部分人处于两头的位置。正态分布的另一个好处就是,如果你知道了自己的成绩,和整体的正态分布情况,就可以知道自己的成绩在全班中的位置。 ?...来源:互联网 另一个典型的例子就是,美国 SAT 考试成绩也符合正态分布。...而且美国本科的申请,需要中国高中生的 GPA 在 80 分以上(百分制的成绩),背后的理由也是默认考试成绩属于正态分布的情况。 为了让成绩符合 正态分布 ,出题老师是怎么做的呢?...Python 的 SciKit-Learn 库使用 SciKit-Learn 是 Python 的重要机器学习库,它帮我们封装了大量的机器学习算法,比如分类、聚类、回归、降维等。
区间估计用到了中心极限定理,表现为如果抽样多次,每次抽样都有一个均值,产生的多个均值服从正态分布。 就可以利用正态分布的性质,推断出样本均值出现在某区间范围的概率。...正态分布:关于均值左右对称的,呈钟形。且均值和标准差具有代表性。均值=中位数=众数。 在现实生活中,男女身高(性别有影响需区分开)、体重、考试成绩都是属于正态分布。...生成电影评分QQ图,观察电影评分与正态分布的接近程度。...# qqplot检验数据是否服从正态分布 sm.qqplot(df.score, fit=True, line='45') plt.show() 运行代码后得到下图,其中样本点越靠近红色线说明变量越趋近正态分布...下面在Python中进行单样本t检验,使用电影评分数据,假设均值为8.8分。
,然后讲解什么是正态分布,如何通过python代码实现图形绘制,接着,咱们讲解一下二项分布转换正态分布求解的条件,通过python来看一下,为什么二项分布在某种条件下是可以转换成正态分布近似求解。...正态分布 ?...正态分布(Normal distribution),又名高斯分布,如果随机变量X的概率密度函数可以写成如下形式: 我们称该随机变量服从正态分布,μ代表均值,σ^2代表方差,当μ=0,σ^2=1时,又叫做标准正态分布...02 python绘制正态分布 闲言碎语不多讲,咱们先上图: ? ?...01 python实现 当取n=100,p=0.147时,我们分别绘制二项分布图和正态分布图形如下(深色柱形图代表二项分布,浅色曲线代表正态分布): ? ?
python正态分布中的normal函数 概念 1、正态分布又名高斯分布,是人们最常用的描述连续型随机变量的概率分布。...在金融学研究中,收益率等变量的分布假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。因为形状的原因,正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。...正态分布随机数的生成函数是normal() 2、语法为: normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数loc:表示正态分布的均值 参数scale:表示正态分布的标准差...,默认为1 参数size:表示生成随机数的数量 实例 # 生成五个标准正态分布随机数 Norm = np.random.normal(size=5) # 求生成的正态分布随机数的密度值 stats.norm.pdf...(Norm) # 求生成的正态分布随机数的累积密度值 stats.norm.cdf(Norm) 以上就是python正态分布中normal函数的介绍,希望对大家有所帮助。
Python求解正态分布置信区间 正态分布和置信区间 正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布。...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...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
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。...正太性检验 利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。...QQ图判断 # QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较,从而来检验数据的分布情况 # QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图...KS检验,理论推导 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86...因此上面的数据服从正态分布。且一般情况下, stats.kstest(df[‘value’], ‘norm’, (u, std))一条语句就得到p值的结果。
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步 1.普通正态分布转换标准正态分布公式...我们知道正态分布是由两个参数 μ \mu μ与 σ \sigma σ确定的。...σ 2 ) N(\mu, \sigma^2) N(μ,σ2)分布的随机变量 X X X,经过下面的变换以后都可以转化为 μ = 0 , σ = 1 \mu=0, \sigma=1 μ=0,σ=1的标准正态分布...又假设成年男性的身高服从正态分布 X ∼ N ( 170 , 6 2 ) X \sim N(170, 6^2) X∼N(170,62),求问车门的高度 h h h为多少?...于是,x在10与14之间的概率等价于标准正态分布中0与2之间的概率。
user = 'zhang san' paswd = 0000 2.输入账号密码 username = input("请输入用户名:") password = input("请输入密码:") 3.登录验证
统计学里面,正态分布(normal distribution)最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。..."多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。" 上图中,随着统计量个数的增加,它们和的平均值越来越符合正态分布。...每一种因素对身高的影响都是一个统计量,不管这些统计量本身是什么分布,它们和的平均值符合正态分布。(注意:男性身高和女性身高都是正态分布,但男女混合人群的身高不是正态分布。)...这是为什么呢,财富明明也受到多种因素的影响,怎么就不是正态分布呢? 原来,正态分布只适合各种因素累加的情况,如果这些因素不是彼此独立的,会互相加强影响,那么就不是正态分布了。...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即x的对数值log(x)满足正态分布。
user = 'zhang san' paswd = 0000 2.输入账号密码 username = input("请输入用户名:") password = input("请输入密码:") 3.设置登录验证
正态分布简介 正态分布 自然界中,许多连续型随机变量都呈现钟形分布,又叫正态分布。...正态分布的特性 标准正态分布几率表 标准正态分布 利用z表求标准正态分布几率与z值 利用z表求正态分布几率 检查数据是否为正态分布 利用直方图 只要出现钟形分布图形,即判定数据呈常态分布。...假设是:数据服从正态分布。 当p<0.05,拒绝假设,即数据不服从正态分布。
正态分布为什么常见?真正原因是中心极限定理(central limit theorem)。 "多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。"...每一种因素对身高的影响都是一个统计量,不管这些统计量本身是什么分布,它们和的平均值符合正态分布。(注意:男性身高和女性身高都是正态分布,但男女混合人群的身高不是正态分布。)...这是为什么呢,财富明明也受到多种因素的影响,怎么就不是正态分布呢? 原来,正态分布只适合各种因素累加的情况,如果这些因素不是彼此独立的,会互相加强影响,那么就不是正态分布了。...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即 x 的对数值log(x)满足正态分布 。...这就是说,财富的对数值满足正态分布。
以下哪种方法可以用来判断数据可能背离正态分布: A. Q-Q图上,如果数据和基线之间几乎吻合 B....正态qq图数据和基线之间几乎吻合说明数据接近正态分布】 B. Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05;【对。...ks正态检验原假设是两个数据分布一致或者数据符合正态分布,p值小于0.05拒绝原假设】 C.对数据直方图做光滑后没有发现数据有很大的发散趋势;【错。发散趋势不能决定分布形态】 D....拟合优度检验可以检验分布是否正态,原假设为观测服从给定概率值的多项分布,统计量的值偏小不拒绝原假设】 扩展:正态分布判断方法 ? ? ? ? ?
验证规则 1.区分imei的奇数位和偶数位。 2.奇数位相加。 3.偶数为乘以2,若小于10则直接相加,大于10则对十位数和个位数进行相加。...5.得到的数字与10进行取余,余数若为0,则验证位数字为0,若余数不为0,则验证位为(10-余数)。...python 代码 这里就不啰嗦了 ,代码如下: def isImei(imei): try: imeiChar = list(imei) # .toCharArray()
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