正态分布(normal distribution)与偏态分布(skewed distribution)

分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow

也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!

                       

存在正太分布的概念,自然也少不了偏态分布。

  • 正态分布(normal distribution)
  • 偏态分布(skewed distribution)
    • 左偏态:left skewed distribution,负偏态(negatively skewed distribution),以尾部命名,左偏态或者叫负偏态的尾部,主要在左侧;
    • 右偏态:right skewed distribution,正偏态(positively skewed distribution),同样地,右偏态或者叫正偏态的尾部,则集中在右侧;
  • 正态分布还是偏态分布(左偏态/右偏态)在函数图像上容易分辨,在统计数据上,也很容易分别,比如正偏态分布,mean > median,对于负偏态,mean < median,


这里写图片描述

1. 正态分布数字特征

  • 均值或者期望:

    E[x]=xN(μ,σ2)dx=μ

           

给我老师的人工智能教程打call!http://blog.csdn.net/jiangjunshow

这里写图片描述

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/hftytf/article/details/83905145