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伙计们,我一直在尝试为某些看起来像扭曲的正态分布的数据集获得高斯拟合。我一直在使用软件来做到这一点。我想知道我是否可以应用迭代算法将这些数据集转换为高斯拟合曲线,原始曲线的标准偏差和平均值是输入。?有任何想法吗?

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  1. 计算数据的平均值:mu = 1/N Sum(xi)
  2. 计算数据的离散度:sigma = sqrt(1/(N-1) Sum(xi-mu))
  3. 填写参数:gauss = 1/(sigma*sqrt(2pi)))*exp(-1/2*((x-mu)/sigma)^2)

我认为没有必要用简单的数学来拟合野兽。

于 2012-06-08T14:30:28.910 回答