Hva er Gaussisk Fordeling?
Gaussisk fordeling er definert av to nøkkelfaktorer:
-
Gjennomsnitt: dette er gjennomsnittsverdien og representerer sentrum av fordelingen. Mesteparten av dataene er konsentrert nær denne verdien;
-
Standardavvik: dette viser hvor spredt dataene er. Et mindre standardavvik betyr at dataene er tett samlet rundt gjennomsnittet, mens et større indikerer mer spredning.
Formen på den gaussiske fordelingen har noen viktige egenskaper:
-
Den er symmetrisk rundt gjennomsnittet, noe som betyr at venstre og høyre side er speilbilder;
-
Omtrent 68 % av dataene faller innenfor 1 standardavvik fra gjennomsnittet, 95 % innenfor 2, og 99,7 % innenfor 3.
Denne fordelingen er essensiell fordi den modellerer virkelige data nøyaktig og danner grunnlaget for Gaussian mixture models, en fleksibel tilnærming til å løse komplekse klyngeproblemer.
Her er koden for å lage normalfordelingen for et hvilket som helst datasett (f.eks. [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. Hva er den viktigste egenskapen til den gaussiske fordelingen?
2. Hvilken faktor bestemmer sentrum av en Gaussisk fordeling?
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Hva er Gaussisk Fordeling?
Sveip for å vise menyen
Gaussisk fordeling er definert av to nøkkelfaktorer:
-
Gjennomsnitt: dette er gjennomsnittsverdien og representerer sentrum av fordelingen. Mesteparten av dataene er konsentrert nær denne verdien;
-
Standardavvik: dette viser hvor spredt dataene er. Et mindre standardavvik betyr at dataene er tett samlet rundt gjennomsnittet, mens et større indikerer mer spredning.
Formen på den gaussiske fordelingen har noen viktige egenskaper:
-
Den er symmetrisk rundt gjennomsnittet, noe som betyr at venstre og høyre side er speilbilder;
-
Omtrent 68 % av dataene faller innenfor 1 standardavvik fra gjennomsnittet, 95 % innenfor 2, og 99,7 % innenfor 3.
Denne fordelingen er essensiell fordi den modellerer virkelige data nøyaktig og danner grunnlaget for Gaussian mixture models, en fleksibel tilnærming til å løse komplekse klyngeproblemer.
Her er koden for å lage normalfordelingen for et hvilket som helst datasett (f.eks. [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. Hva er den viktigste egenskapen til den gaussiske fordelingen?
2. Hvilken faktor bestemmer sentrum av en Gaussisk fordeling?
Takk for tilbakemeldingene dine!
