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ML基礎(chǔ) | 一文詳解正態(tài)分布（附python實現(xiàn)）

2020-06-02 08:50

正態(tài)分布簡介

你聽說過鐘形曲線嗎？它往往是全球人們討論最多的話題之一。很長一段時間以來，鐘形曲線決定了對員工的專業(yè)評估，可以是一個受人喜愛或令人恐懼的話題，而這取決于與誰交談！看看這張圖片：

你認(rèn)為曲線的形狀意味著什么？作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家（或一個有抱負(fù)的科學(xué)家），你應(yīng)該能夠馬上回答這個問題。在許多其他應(yīng)用中，鐘形曲線背后的思想是正態(tài)分布。正態(tài)分布是統(tǒng)計學(xué)的核心概念，是數(shù)據(jù)科學(xué)的支柱。在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析時，我們首先探索數(shù)據(jù)，而目的是找出其概率分布，對嗎？猜猜看，最常見的概率分布是什么？就是正態(tài)分布。看看這三個非常常見的正態(tài)分布示例：

你可以清楚地看到，出生體重、智商得分和股價回報率往往形成一個鐘形曲線。同樣，還有許多其他的社會和自然數(shù)據(jù)集遵循正態(tài)分布。正態(tài)分布對數(shù)據(jù)科學(xué)家來說變得至關(guān)重要的另一個原因是中心極限定理，這個定理解釋了數(shù)學(xué)的魔力，是假設(shè)檢驗的基礎(chǔ)。中心極限定理：https：／／www．a(chǎn)nalyticsvidhya．com／blog／2019／05／statistics－101－introduction－central－limit－theorem／？utm＿source＝blog＆utm＿medium＝statistics－data－science－normal－distribution在本文中，我們將了解正態(tài)分布的意義和不同性質(zhì)，以及如何使用這些性質(zhì)來檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)性。目錄正態(tài)分布的性質(zhì)正態(tài)分布的經(jīng)驗法則什么是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布？熟悉偏態(tài)分布左偏分布右偏分布如何檢驗分布的正態(tài)性直方圖KDE圖Q＿Q圖偏度峰度實現(xiàn)和理解正態(tài)分布的Python代碼正態(tài)分布的性質(zhì)