正态分布java代码，正态分布算法

如何产生满足二元正态分布的随机数点

第一步，基于实验获得一条数据，要确定是否服从分布，将其转换为直方图，一些数据如图所示，转到下面的步骤。

在“分布”下拉列表中选择“正态”。“平均值”和“标准偏差”是与分布形态相关的两个参数，根据实际的需要进行输入。最后在“输出选项”中选择随机数生成的位置。

注意：所谓的正态分布表都是标准正态分布表(N(0，1))，通过查找实数x的位置，从而得到P(Z=x)。表的纵向代表x的整数部分和小数点后第一位，横向代表x的小数点后第二位，然后就找到了x的位置。

较复杂的：inverse CDF，直接利用累积分布函数（CDF）的反函数生成随机数，但计算中牵扯到比较复杂的误差函数erf（非初等函数）更好的：Box-Muller算法，在很长时间内都是生成正态分布随机数的标准算法。

这个要看你的具体需求，有几种方法可以推荐。

产生符合正态分布的随机数：输入“＝ NORMINV(RAND()，mean，standard_dav)”，mean是均值，standard_dav是标准方差。

相关问答

Q1: 如何在java中拟合正态分布

用多个正态分布曲线叠加拟合：在频率分布对话框中，选择创建频率分布（非累积分布）。转到新的图标。点击分析，然后选择非线性回归。在模型的第一个选项卡上，选择高斯/正态方程组，然后选择高斯方程。

对数变换适用于正偏态分布的情况，通过将数据取对数，将非正态分布转换为正态分布。如，数据呈指数分布，那取对数后就变为正态分布。

另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和IQ做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。

Q2: matlab正态分布的计算步骤?

1、(4)P(|X|3)= P(-3X3)=Φ(3)-Φ(-3)≈0.8078 其中，Φ(x)表示标准正态分布的累积分布函数。

2、matlab里有个函数erf，计算的是上述积分。借助erf，自己做下变量代换，然后用1/2减一下，就能求出你要的值。

3、用matlab计算正态分布的概率值，可以normpdf（）函数求得。

4、如matlab）来解决。解决步骤：创建x向量组。x=-4：0.05：4；计算Y~N[0，0.5]的值。

5、第一种方法：利用标准参数下的分布函数结合参数进行运算，如下：datan1 = 0.5 + randn（10，1）；由于将普通的正态分布转化为标准正态分布十分简单，因此上面的计算后得到相应参数的正态分布是合理的。

6、randn 产生标准正态分布 N(0，1)如果你想生成均值为a，方差为b的非标准正态分布N(a，b)，则为：a+b*randn(m，n)。其中：m为行数，n为列数。

Q3: 如何使用正态分布变换进行配准

正态分布变换算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。

令：t = (x-μ)/σ，则：t ~ N(0，1) 。

（1） 互相关法 互相关法是最基本的基于灰度统计的图像配准的方法，通常被用于进行模板匹配和模式识别。

使用3σ原则进行数据分析的步骤 收集数据：首先需要收集样本数据，并计算出均值和标准差。判断是否符合正态分布：通过观察数据图表或使用统计方法（如偏度和峰度）来判断数据是否服从正态分布。

标准化公式如下：Z=(X-μ)/σ。应用转换函数：使用累积分布函数或称为高斯误差函数，记作Φ(x)，将标准化后的随机变量Z转换成概率值。

Q4: matlab如何产生二维正态分布随机数

我是这样理解的：normrnd([1 2 3；4 5 6]，0.1，2，3)产生一个所有元素符合正态分布的2行3列随机矩阵。[1 2 3；4 5 6]为各分量的均值，0.1为所有分量的方差；后面的2，3与[1 2 3；4 5 6]维数对应。

用randn()可以生成高斯分布的随机数。不过只有先生成随机数才有方差和均值，反过来可难了。

功能：生成服从正态分布的随机数 语法：R＝normrnd(MU，SIGMA)R＝normrnd(MU，SIGMA，m)R＝normrnd(MU，SIGMA，m，n)说 明：R＝normrnd(MU，SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数。

R＝normrnd(MU，SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。

Q5: 北大青鸟java培训:数据可视化分析的几种展现形式?

我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。

仪表图还有一种常见的可视化方式是仪表图，用户可以通过仪表图快速了解单个指标。仪表一般用于单个指标的显示，例如车速表代表汽车的行驶速度、油量表代表油箱中的汽油量等等。

分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特征，可以将数据对象分为不同的部分和类型，进一步分析，进一步挖掘事物的本质。

：大数据可视化技术它还可以用图象、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。

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