normal

Плотность

Мат. ожидание

Дисперсия

Мода

Нормальное распределение - это неограниченное непрерывное распределение. Иногда его называют Гауссовым распределением или колоколообразной кривой. Поскольку оно способно описать возрастающую сумму малых независимых ошибок, нормальное распределение используется во множестве статистических расчетов. Однако существует большое количество случаев его неоправданного использования.

Если значения n, p находятся в соответствующем диапазоне, нормальное распределение используется для аппроксимации биномиального распределения. Нормальное распределение часто применяется для описания симметричных данных, но его недостатком является неограниченность в обоих направлениях. Если известно, что значения величины ограничены снизу, лучшие результаты могут дать их описания с помощью логарифмически нормального распределения, гамма-распределения или распределения Вейбулла. Если же известно, что значения величины ограничены как снизу, так и сверху, может использоваться бета-распределение, хотя во многих подобных случаях применялось усеченное нормальное распределение.

Пример

sigma =1; mean = 0

normal(double sigma, double mean)

Описание

Генерирует значение согласно нормальному распределению.

Параметры

Имя

Тип

Описание

sigma

double

параметр формы = стандартное отклонение

mean

double

параметр сдвига = среднее значение

Результат

Тип

Описание

double

сгенерированное значение


normal(double sigma)

Описание

Генерирует значение согласно нормальному распределению со средним значением mean = 0. Эквивалентно normal(sigma, 0).

Параметры

Имя

Тип

Описание

sigma

double

параметр формы = стандартное отклонение

Результат

Тип

Описание

double

сгенерированное значение


normal()

Описание

Генерирует значение согласно нормальному распределению со средним значением mean = 0 и значением sigma = 1. Эквивалентно normal(1, 0).

Результат

Тип

Описание

double

сгенерированное значение


normal(double sigma, mean,java.util.Random r)

Описание

Генерирует значение согласно нормальному распределению с помощью заданного генератора случайных чисел.

Параметры

Имя

Тип

Описание

sigma

double

параметр формы = стандартное отклонение

mean

double

параметр сдвига = среднее значение

r

java.util.Random

генератор случайных чисел

Результат

Тип

Описание

double

сгенерированное значение

Эта статья содержит материалы из документа Stat::Fit User's Manual. © 2016 Geer Mountain Software Corp. Все права сохранены.