Was ist eine Gaußsche Verteilung?
Die Gaußsche Verteilung wird durch zwei Schlüsselfaktoren definiert:
-
Mittelwert: Dies ist der Durchschnittswert und stellt das Zentrum der Verteilung dar. Die meisten Daten sind in der Nähe dieses Wertes konzentriert;
-
Standardabweichung: Diese zeigt, wie stark die Daten gestreut sind. Eine kleinere Standardabweichung bedeutet, dass die Daten eng um den Mittelwert gruppiert sind, während eine größere auf eine stärkere Streuung hinweist.
Die Form der Gaußschen Verteilung weist einige wichtige Merkmale auf:
-
Sie ist symmetrisch um den Mittelwert, das heißt, die linke und rechte Seite sind Spiegelbilder;
-
Etwa 68 % der Daten liegen innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert, 95 % innerhalb von zwei und 99,7 % innerhalb von drei.
Diese Verteilung ist wesentlich, da sie reale Daten präzise modelliert und die Grundlage für Gaußsche Mischmodelle bildet, einen flexiblen Ansatz zur Lösung komplexer Clustering-Probleme.
Hier ist der Code, um die Normalverteilung für beliebige Daten zu erstellen (z. B. [2, 5, 3, 6, 10, -5]):
1234567891011121314151617181920import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # Given data data = [2, 5, 3, 6, 10, -5] # Calculate mean and standard deviation mean = np.mean(data) std = np.std(data) # Generate x values x = np.linspace(mean - 4 * std, mean + 4 * std, 1000) # Calculate the normal distribution values y = norm.pdf(x, mean, std) # Plot the normal distribution plt.plot(x, y, label=f"Normal Distribution (mean={mean:.2f}, std={std:.2f})", color='blue') # Plot the data points as green balls on the x-axis plt.scatter(data, np.zeros_like(data), color='green', label='Data Points', zorder=5) plt.grid(True) # Display the plot plt.show()
1. Was ist das Hauptmerkmal der Gaußschen Verteilung?
2. Welcher Faktor bestimmt das Zentrum einer Gaußschen Verteilung?
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Sie ist symmetrisch um den Mittelwert, das heißt, die linke und rechte Seite sind Spiegelbilder;
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Etwa 68 % der Daten liegen innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert, 95 % innerhalb von zwei und 99,7 % innerhalb von drei.
Diese Verteilung ist wesentlich, da sie reale Daten präzise modelliert und die Grundlage für Gaußsche Mischmodelle bildet, einen flexiblen Ansatz zur Lösung komplexer Clustering-Probleme.
Hier ist der Code, um die Normalverteilung für beliebige Daten zu erstellen (z. B. [2, 5, 3, 6, 10, -5]):
1234567891011121314151617181920import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # Given data data = [2, 5, 3, 6, 10, -5] # Calculate mean and standard deviation mean = np.mean(data) std = np.std(data) # Generate x values x = np.linspace(mean - 4 * std, mean + 4 * std, 1000) # Calculate the normal distribution values y = norm.pdf(x, mean, std) # Plot the normal distribution plt.plot(x, y, label=f"Normal Distribution (mean={mean:.2f}, std={std:.2f})", color='blue') # Plot the data points as green balls on the x-axis plt.scatter(data, np.zeros_like(data), color='green', label='Data Points', zorder=5) plt.grid(True) # Display the plot plt.show()
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