这是一个简单的问题，但是我花了太多时间寻找答案。
使用汽车包装中的qqPlot（），此命令将生成
<a href="https://i.stack.imgur.com/uAuYN.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/uAuYN.png" alt="enter image
我要测试数据集的分布与均值= 0和方差= 1的高斯分布有多接近。
来自文档<code>astropy.stats</code>的{
我正在尝试绘制R中同一图中两个直方图的两个正态分布图。这是我希望它看起来像的一个示例：<a href="h
我一直在寻找一种快速且可靠的方式来生成正态分布的随机数。
最流行的方法似乎是将Excel工作表
即使我随机生成数字，曲线之间还是存在间隙，并且我没有实现交点。
如何最小化曲线之间的距离
我想模拟生产优质产品和缺陷的概率，比如说80％的概率。
<a href="https://stackoverflow.com/a/8183876/105118
python代码为给定参数min = 100，max = 1000，mean = 350，标准偏差= 200，偏度= -0.3的截断正态偏斜分布生成随机
我想知道如何使用SALib Morris采样器生成具有正态分布的样本。 （用于使用莫里斯方法进行敏感性分析）<
最近，我正在读一篇论文。其中粒子速度平均值mu = 0，标准偏差sigma = b / D ^ 2，其中D是粒子的直径，b = 1
我有一个不正常分布的表型数据。因此，我对数据进行了日志转换，以将数据居中归一化为零。分布变
我正在阅读《统计学习的要素》一书中的线性回归和k近邻的生成数据。以下是文本中提到的两种情况
我想绘制一个正态分布的直方图，并在其上绘制相应的正态分布。在线上有几个示例，其中关于用<code>de
我有两个列表，它们是要绘制的x，y点：
<pre><code>microns = [38, 45, 53, 63, 75, 90, 106, 125, 150, 180]
cumulati
我有两个多元分布，它们表示网格的分布。我想使用Bhattacharyya和每个的均值+协方差来确定两个网格形状
要从样本量为100的N（1,2）中采样并计算该样本的平均值，我们可以这样做：
<pre><code>import numpy as np
s
我正在尝试计算高斯概率，但是当我通过数据运行它时，我得到<code>ZeroDivisionError: float division by zero</code
我正在尝试实现以下目标：我想从正态分布生成7个值。然后，我想取这些值，并将它们用作平均值，从
我想基于存储在<code>data.frames</code>字符串中的21个参数，使用两个变量（使用<code>mvrnorm</code>）生成21个
我正在尝试为<code>c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")</code>的三个<c
