正态分布简介

Python 中的统计思维（第 1 部分）

Justin Bois

Teaching Professor at the California Institute of Technology

正态分布

描述连续变量，其 PDF 具有单个对称峰。

正态分布

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正态分布

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正态分布

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正态分布

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正态分布

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将数据与正态 PDF 比较

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检验迈克尔逊数据的正态性

import numpy as np
rng = np.random.default_rng()

mean = np.mean(michelson_speed_of_light)
std = np.std(michelson_speed_of_light)

samples = rng.normal(mean, std, size=10000)
x, y = ecdf(michelson_speed_of_light)
x_theor, y_theor = ecdf(samples)

检验迈克尔逊数据的正态性

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
_ = plt.plot(x_theor, y_theor)
_ = plt.plot(x, y, marker='.', linestyle='none')
_ = plt.xlabel('speed of light (km/s)')
_ = plt.ylabel('CDF')
plt.show()

检验迈克尔逊数据的正态性

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让我们来练习！

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