问题标签 [normal-distribution]

当我rnorm将单个值称为均值时，很明显会发生什么：从 Normal(10,1) 生成一个值。

但是，我看到整个向量被传递给rnorm（或rcauchy等）的例子；在这种情况下，我不确定 R 机器的真正作用。例如：

有任何想法吗？

我有一组数据，我想为其找到一个平均峰值。我在 Numbers.app 中做了一些测试，看看我在做什么，如果我制作数据集的图表，它有一个称为“多项式趋势线”的功能，它绘制数据曲线，该曲线的峰值看起来就像我追求的点/价值一样。

那么我如何以编程方式计算该曲线并找到曲线上的切线呢？

我一直在维基百科上四处寻找，发现诸如“正态分布”和“多项式回归”之类的主题似乎非常相关，但我一直发现很难遵循维基百科上的方程式，所以我希望这里的人可以给我一个程序示例。

这里有几个图表来说明我所追求的。绿点是数据点，蓝线是“多项式趋势线”（6 阶）。那条趋势线的“峰值”就是我所追求的。

更新的问题：

在一些答案之后，我意识到我的问题需要重新表述，因为问题不是真正如何找到曲线的峰值，而是如何从绿点生成蓝色曲线，以便我可以在数据集中找到“权重”谎言。目标是获得一种“平均最大值”。

我想另一个问题是“这个特定问题实际上叫什么？” ;)

我正在尝试生成一些具有简单非均匀概率的随机数来模拟逼真的数据以进行测试。我正在寻找一个接受 mu 和 sigma 作为参数并返回 x 的函数，其中 x 在某些范围内的可能性遵循标准钟形曲线或附近。它不需要非常精确甚至高效。生成的数据集不需要与我设置的确切 mu 和 sigma 匹配。我只是在寻找一个相对简单的非均匀随机数生成器。将一组可能的返回值限制为整数就可以了。我已经看到了很多建议，但似乎没有一个适合这个简单的案例。

在 matlab 中，很容易生成具有均值和标准差的正态分布随机向量。来自帮助 randn：

从平均值为 1 和标准差为 2 的正态分布生成值。r = 1 + 2.*randn(100,1);

现在我有一个协方差矩阵 C，我想生成 N(0,C)。

但我怎么能这样做呢？

来自 randn 帮助：从具有指定平均向量和协方差矩阵的二元正态分布生成值。亩=[1 2]；西格玛 = [1 .5; .5 2]；R = 科尔（西格玛）；z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R;

但我不知道他们在这里做什么。

假设我有以下 2 个随机变量：

X 其中平均值 = 6 和标准偏差 = 3.5
Y 其中平均值 = -42 和标准偏差 = 5

我想根据前两个创建一个新的随机变量 Z 并且知道：X 发生 90% 的时间，Y 发生 10% 的时间。

很容易计算 Z 的平均值：0.9 * 6 + 0.1 * -42 = 1.2

但是是否可以在单个函数中为 Z 生成随机值？当然，我可以按照这些思路做一些事情：

但我真的很想有一个函数作为概率密度函数来处理这样一个不必要的随机变量（Z）。

对糟糕的伪代码感到抱歉

谢谢你的帮助！

编辑：这将是一个具体的审讯：

假设我们从 Z 中添加 5 个连续值的结果。以大于 10 的数字结尾的概率是多少？

首先，我应该说明我的统计知识相当有限，所以如果我的问题看起来微不足道或者甚至没有意义，请原谅我。

我的数据似乎不是正态分布的。通常，当我绘制置信区间时，我会使用平均值 +- 2 个标准差，但我认为这对于非均匀分布是不可接受的。我的样本量目前设置为 1000 个样本，这似乎足以确定它是否是正态分布。

我使用 Matlab 进行所有处理，那么 Matlab 中是否有任何函数可以轻松计算置信区间（比如 95%）？

我知道有 'quantile' 和 'prctile' 函数，但我不确定这是否是我需要使用的。函数“mle”还返回正态分布数据的置信区间，尽管您也可以提供自己的 pdf。

我可以使用 ksdensity 为我的数据创建一个 pdf，然后将该 pdf 输入到 mle 函数中以获得置信区间吗？

另外，我将如何确定我的数据是否呈正态分布。我的意思是我目前可以通过查看 ksdensity 的直方图或 pdf 来判断，但有没有办法定量测量它？

谢谢！

我想根据原始颜色和正态分布生成随机颜色，所以我可以创建一个随机纹理，告诉脚本“好的，这是你应该使用的一般颜色，但如果你现在有很大差异然后，没关系”。

我正在用 JavaScript 编写，使用 Box-Muller 变换。但是，如果我在每个 R、G 和 B 值上独立使用正态分布，我会得到不希望的尖峰。例如，如果我的基色是浅灰色，我会得到非常红色、非常绿色或非常蓝色的像素。到目前为止，这是我的脚本（“0, 255”是最小值和最大值）：

我认为我正在寻找的是以某种方式在 RGB 颜色的 3D 空间中定义一个点，然后在球体上选择一个（均匀分布的）随机点，该点的中心是定义的点，其半径是随机生成的正态分布。

无论如何，这就是理论。我只是不知道如何在 JavaScript 中使它工作。

我会感谢任何指示！

我已经计算了一组值的平均值和 SD。现在我需要使用这些值绘制钟形曲线来显示 JAVA Swing 中的正态分布。我该如何处理这种情况。

名单：204 297 348 528 681 684 785 957 1044 1140 1378 1545 1818

总数：13

平均值（平均值）：877.615384615385

标准偏差（SD）：477.272626245539

如果我可以得到 x 和 y 坐标，我可以做到，但我如何得到这些值？

我有以下数据集1：

我想通过变量组计算高度的 shapiro wilk 正态性检验

res - 返回 n 组测试，但都具有相同的 p 值和 W。谁能帮我找出问题所在？

在 ruby​​ 中生成正态分布随机数的一些代码是什么？

（注意：我回答了我自己的问题，但我会等几天再接受，看看是否有人有更好的答案。）

编辑：

搜索此内容时，我查看了由两次搜索产生的 SO 上的所有页面：

+“正态分布”红宝石

和

+高斯 +随机红宝石