Uwaga
Serwis Wedariusz jest portalem tematycznym prowadzonym przez Grupę Wedamedia. Aby zostać wedapedystą, czyli Użytkownikiem z prawem do tworzenia i edycji artykułów, wystarczy zarejestrować się na witrynie poprzez złożenie wniosku o utworzenie konta, co można zrobić tutaj. Liczymy na Waszą pomoc oraz wsparcie merytoryczne przy rozwoju także naszych innych serwisów tematycznych.

Plik:Normal Distribution PDF.svg

Z Wedariusz, słownik
Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania

Rozmiar pierwotny(Plik SVG, nominalnie 720 × 460 pikseli, rozmiar pliku: 63 KB)

Ten plik znajduje się w Wikimedia Commons i może być używany w innych projektach. Poniżej znajdują się informacje ze strony opisu tego pliku.

Opis

Opis
English: A selection of Normal Distribution Probability Density Functions (PDFs). Both the mean, μ, and variance, σ², are varied. The key is given on the graph.
Data
Źródło self-made, Mathematica, Inkscape
Autor Inductiveload
Licencja
(Ponowne użycie tego pliku)
Public domain Ja, właściciel praw autorskich do tej pracy, udostępniam ją jako własność publiczną. Dotyczy to całego świata.
W niektórych krajach może nie być to prawnie możliwe, jeśli tak, to:
Zapewniam każdemu prawo do użycia tej pracy w dowolnym celu, bez żadnych ograniczeń, chyba że te ograniczenia są wymagane przez prawo.
SVG rozwój
InfoField
 
Kod źródłowy tego pliku SVG jest niepoprawny z powodu błędu.
 
Ta niezgodna z W3C grafika wektorowa została stworzona za pomocą R
 
This SVG chart uses embedded text.
Kod źródłowy
InfoField

R code

Plot[
 {
  PDF[NormalDistribution[1, Sqrt[2]], x],
  PDF[NormalDistribution[2, 1], x],
  PDF[NormalDistribution[3, Sqrt[3]], x],
    },
 {x, -5, 5},
 PlotRange -> All,
 Axes -> False]

Data

#			Normal Distribution PDF
#range
x=seq(-5,5,length=200)
#plot each curve
plot(x,dnorm(x,mean=0,sd=sqrt(.2)),type="l",lwd=2,col="blue",main='Normal Distribution PDF',xlim=c(-5,5),ylim=c(0,1),xlab='X',
ylab='φμ, σ²(X)')
curve(dnorm(x,mean=0,sd=1), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="red")
curve(dnorm(x,mean=0,sd=sqrt(5)), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="brown")
curve(dnorm(x,mean=-2,sd=sqrt(.5)), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="green")

Text

#                    Normal Distribution
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

def make_gauss(N, sig, mu):
    return lambda x: N/(sig * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sig**2))

def main():
    ax = plt.figure().add_subplot(1,1,1)
    x = np.arange(-5, 5, 0.01)
    s = np.sqrt([0.2, 1, 5, 0.5])
    m = [0, 0, 0, -2] 
    c = ['b','r','y','g']

    for sig, mu, color in zip(s, m, c): 
        gauss = make_gauss(1, sig, mu)(x)
        ax.plot(x, gauss, color, linewidth=2)

    plt.xlim(-5, 5)
    plt.ylim(0, 1)
    plt.legend(['0.2', '1.0', '5.0', '0.5'], loc='best')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
   main()

Podpisy

Dodaj jednolinijkowe objaśnienie tego, co ten plik pokazuje

Obiekty przedstawione na tym zdjęciu

przedstawia

Historia pliku

Kliknij na datę/czas, aby zobaczyć, jak plik wyglądał w tym czasie.

Data i czasMiniaturaWymiaryUżytkownikOpis
aktualny18:06, 29 kwi 2016Miniatura wersji z 18:06, 29 kwi 2016720 × 460 (63 KB)RayhemLighten background grid

Poniższa strona korzysta z tego pliku:

Metadane