正态分布是许多参数统计检验的假设，并且通常与高斯分布相关联，通常具有均值= 0且标准偏差= 1。 “钟形曲线”是这种分布的直观，直观的模型。高斯分布与函数相关：f（x）= [1 /（σ√2π）] e ^（ - [（x-μ）^ 2] /（2σ^ 2））
如何简化R（正常性测试）中的代码：1行或2行代码中的样本大小不同？
我想在代码中进行一些正常的测试，并进行模拟（将测试重复1000次）。样本
如果计算相对拒绝频率，如何测量显着性水平是否显着不同？ （R中的常态测试）
专业人士和学生，我的显着性水平为10％，5％和1％，由于对上一个问题的回答，我计算出了相对拒绝率。复制_sw10 =复制（...
R中的正态性测试重复1000次：Shapiro Wilk，Jarque Bera和Lilliefors
学生和专业人士，我目前正在尝试对随机样本大小（T = 10、30、50、100、500）进行正态性检验编程。我用于正常性测试的函数如下：sim1
我有一个从截断的正态分布生成一个值的函数，并带有一个while循环，该循环可确保舍弃位于截断之外的任何生成的值，并将其替换为...
正如标题所示，我正在尝试使用R在同一图中绘制正态分布和二项分布。我的尝试可以在下面看到，我的正态分布是否有任何原因...
注意：如果有任何问题，请发表评论，而不是投反对票。我正在浏览正态（高斯）分布的文档，在示例中他们说：...
我有一个问题，我需要为到达平均和标准偏差的商店的顾客生成随机间隔。还需要为它们在...
我已经使用了此函数：np.random.seed（40）np.random.normal（loc = 0，scale = 1，size = 10）但是，我假设值应该在1到-1之间对？但是我得到的值是...
[我找到了一种通过组合两个geom_area图以创建具有尾部区域的正态分布来“破解” ggplot的方法：library（ggplot2）mean
我正在尝试使用曲线将正态分布曲线添加到直方图。这是我的代码：hist（df $ col，freq = T）curve（dnorm（x，mean = 8.9，sd = 5），0，30，add = T，col =“ blue”）直方图看起来不错， ...
因此，我每次尝试从正态分布中采样1000次，然后根据该正态分布计算20个随机样本的平均值。 unif_sample_size = 20＃样本大小n_samples = 1000＃...
我可以做什么来强迫R给我小于20的样本，以使样本的均值= 0，方差= var。 MWE rnorm（20，mean = 0，sd = 1）您和我知道样本数量越多...
我可以做什么来强迫R给我小于20的样本，以使样本的均值= 0，方差= var。 MWE rnorm（20，mean = 0，sd = 1）随着样本数量的增加，样本变得...
我有一个需要numpy.random.normal的应用程序，但需要从一个孤零零的PRNG源中获取。 Numpy似乎没有提供此选项。我能找到的最好的是numpy.random.entropy.random_entropy ...
我可以使用以下代码生成具有均匀分布的数字：runif（1，min = 10，max = 20）如何采样随机生成的数字，这些数字更频繁地接近最小值和......]]
R中的新手。考虑到我的情况：（实际上我的实际情况要复杂得多）set.seed（100）df = data.frame（SEX = sample（c（“ M”，“ F”）， 100，replace = TRUE），BW = rnorm（100,80,2））一个...
我需要从标准正态分布中提取53000000个观测值。我当前的代码需要很长时间才能在Julia中运行（实际上，它已经运行了二十分钟），我想知道...
所以说我的数字范围是1-1000。 math.random（1,1000）将使我有相等的机会获得每个数字。取而代之的是，我想绘制一条分布曲线，以便获得1 ...
我正在学习在线Udemy金融课程。作者在其蒙特卡洛模拟之一中使用.ppf（）来模拟股票日收益。我的理解是.ppf（百分比点函数）显示了...