问题标签 [normal-distribution]

C# 命名空间 System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.StatisticFormula 似乎有一些我需要的统计函数。命名空间记录在MSDN 此处。我真的很想使用 InverseNormalDistribution(double Z) 函数。问题是构造函数是内部的，所以我无论如何都无法访问我知道的函数。

有什么方法可以访问这个命名空间中的静态函数，还是我必须找到其他解决方案？

我正在编写基于 perlin 噪声的地图生成器并遇到问题：

假设我想要 30% 的水和 70% 的泥瓦。使用通常的随机生成器没有问题：

但是柏林噪声是正态分布的（范围从 -1 到 1，平均为 0），所以这并不容易。

有谁知道将正态分布转换为均匀分布的方法，或者我可以从噪声值中获得百分比的不同方法？

编辑：70% 只是一个例子，我希望能够动态地使用任何值，最好是 0.1% 的精度。

EDIT2：我想将 perlin 噪声转换为均匀分布，而不是正态分布（它已经是相似的）。

我正在使用normal(mean, sigma)生成具有均值和 sigma 的正态分布的随机数。我的 sigma 是 8db，mean 是 0。但是当我正常时，我总是得到负值（mean，sigma）。有什么办法可以得到正数吗？

我正在使用 matlab 绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为

这显示了直方图中的变量范围从 -40 到 40，但那是什么？我认为由于正态分布的宽度是 0.2，我认为变量的范围应该在 -1 到 1 之间，对吧？那么为什么 hist 显示从 -40 到 40 呢？我怎么知道随机变量的实际范围？谢谢。

我正在尝试使用Boost Copy (BCP)实用程序将normal_distribution类从 Boost 中提取出来。但是，当我这样做时bcp normal_distribution ./my_normal_distribution_dir， my_normal_distribution_dir 目录中不会出现任何内容。

以下是有关我正在执行此操作的环境的一些更详细的背景：

在 Mac OS 10.7 上，我下载了 Boost 1.50 和未去皮的源文件。在顶级 Boost 目录中，我做了./bootstrap.sh. 然后，我做了./bjam ./tools/bcp，它在 ./dist/bin 目录中生成了一个 bcp 可执行文件。我创建了一个名为 my_normal_distribution_dir 的目录。然后，我尝试了以下命令来提取normal_distribution类：

我也尝试使用 my_normal_distribution_dir 的绝对路径。

所有这些都给出以下输出：

但是，在尝试了所有这些东西之后，my_normal_distribution_dir 目录仍然是空的！我应该怎么办？

另外，感谢这个线程建议 BCP。一旦我们解决了上述问题，BCP 应该可以完美地处理我的用例。

有没有办法在不使用循环的情况下在 R 中生成具有正态分布随机值的数据集？每个条目将代表一个具有正态分布的独立随机变量。

我正在尝试使用 MATLAB 从箱线图中识别异常值。该函数的默认晶须值为 1.5，可提供 +- 2.7*sigma 或 99.3 的覆盖率。但是，我想要 99.7 或 3*sigma 覆盖率。在这种情况下，晶须的价值是多少？我不想随意猜测，所以需要你们的帮助。谢谢

我在 R 中运行简单的线性模型（Y~X），其中我的预测变量是分类变量（0-10）。然而，这个变量不是正态分布的，并且没有任何可用的转换技术是有帮助的（例如 log、sq 等），因为数据不是负/正偏斜，而是到处都有。我知道对于 lm ，结果变量（Y）必须是正态分布的，但这也是预测变量所必需的吗？如果是的话，任何关于如何做到这一点的建议都将受到欢迎。

此外，由于我正在查看的数据有两组，患者与对照组（我对组差异感兴趣，正如您所猜到的），我是否必须查看数据是否正常分布在两组内或总体上？两组？
谢谢。

我有100个采样数，我需要在matlab中绘制它们的正态分布曲线。

这些采样数据的均值和标准差可以很容易地计算出来，但是有没有绘制正态分布的函数呢？

我现在正在使用朴素贝叶斯算法实现一个电子邮件过滤应用程序。我的应用程序使用来自 UCI 机器学习存储库的 Spambase 数据集。由于属性是连续的，我使用概率密度函数 (PDF) 计算概率。但是，当我使用 k 折交叉验证评估数据时，训练集的其中一个属性可能只包含 0。出于这个原因，我得到了 0 标准差，PDF 返回 NaN，这导致大量垃圾邮件没有正确分类到该训练集。我应该怎么做才能解决问题？