首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

创建相对频率直方图并叠加正态分布曲线

是一种常见的数据可视化方法,用于展示数据的分布情况以及与正态分布的对比。下面是一个完善且全面的答案:

相对频率直方图是一种用于展示数据分布情况的图表。它将数据划分为若干个区间(也称为箱子或柱),并统计每个区间内数据出现的频率。频率可以表示为绝对频数(某个区间内数据的个数)或相对频率(某个区间内数据的个数除以总数据个数)。相对频率直方图的纵轴通常表示相对频率,横轴表示数据的取值范围。

叠加正态分布曲线是为了将数据的分布情况与正态分布进行对比。正态分布是一种常见的概率分布,具有钟形曲线的特点。它由两个参数决定:均值(表示分布的中心位置)和标准差(表示分布的离散程度)。通过计算给定数据的均值和标准差,可以绘制出对应的正态分布曲线,并将其叠加在相对频率直方图上。

创建相对频率直方图并叠加正态分布曲线可以帮助我们更直观地了解数据的分布情况,并判断数据是否符合正态分布的假设。如果直方图与正态分布曲线吻合较好,说明数据较为接近正态分布;如果存在明显的偏差,可能表示数据存在异常或非正态分布的特征。

在腾讯云上,可以使用数据分析与机器学习平台(Tencent Cloud Data Analysis and Machine Learning Platform)来创建相对频率直方图并叠加正态分布曲线。该平台提供了丰富的数据分析和可视化工具,可以方便地进行数据处理、统计分析和图表绘制。具体操作步骤和示例代码可以参考腾讯云的官方文档:数据分析与机器学习平台文档

另外,腾讯云还提供了一系列与数据分析和可视化相关的产品和服务,例如云数据库 TencentDB、云原生数据库 TDSQL、云数据仓库 Tencent Cloud Data Warehouse 等,可以帮助用户更好地进行数据处理和分析。具体产品介绍和文档链接可以在腾讯云的官方网站上找到。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Stata特别篇(上)——Stata单变量图表汇总!

histogram price #直方图 ? 以上直方图(因为没有加正太曲线,所以看起来跟柱形图没啥区域,但是注意看坐标轴来区分) kdensity price #密度曲线(光滑曲线) ?...以上密度曲线图跟上一个直方图表达的内容是一致的,仔细看它的横纵坐标。 histogram price,kden #直方图+光滑密度曲线 ?...以上图表就是前两个(直方图+密度曲线图)图表的叠加,kden是kdensity的缩写,Stata软件可以识别。 symplot price #距离对称分布有多远 ?...该图表反应此变量是否属于均匀分布 qnorm price # 距离正态分布有多远 ? pnorm price #距离正态分布有多远 ?...dotplot price #与上图反应的信息基本一致,不过是以频率的形式反应 image.png 今天先分享到这里,以上是stata中单变量图表类型汇总(可能不全,但是常见形式已经包含在内),下一篇将继续分享

12.4K50

振动耐久试验——宽频随机

对比图1和图2,可以看出,同样是由4个频率正弦/余弦信号叠加而成的信号,不同频率虽然幅值相同,但由于初始相位不同,所以叠加出来的时域信号是完全不同的。 ? 图1 ?...取不同的频率间隔△f,可以得到各频率下不同的幅值A,但不影响最终叠加成的时域信号。 ? 图4 ? 图5 3. 分配给各频率的幅值是固定的A,相位是均匀随机分布。...相当于将图1或图2的频率取得更密一点。 4. 叠加频率下的正弦/余弦信号。 得到的随机信号如动图6,图7 ? 图6 ?...如果是正态分布,则Kurtosis=3 (有些标准以3为基准,设置正态分布Kurtosis=0) 图12中有两个随机信号,蓝色和橙色曲线的PSD相同,RMS相同。...相对于蓝色曲线正态分布,Kurtosis=3),橙色曲线小量级和大量级的出现概率较高,本例中橙色随机信号Kurtosis=4(有些标准以3为基准,则该曲线Kurtosis=1)。 ?

2.5K21
  • 泊松分布 二项分布 正态分布之间的联系,与绘制高斯分布图

    一、泊松分布 日常生活中,大量事件是有固定频率的。...在每次试验中只有两种可能的结果,而且是互相对立的,是独立的,与其它各次试验结果无关,结果事件发生的概率在整个系列试验中保持不变,则这一系列试验称为伯努利实验。...正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。 假设随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σ的正态分布,则可以记为: ? 而概率密度函数为 ?...在python中画正态分布直方图 通过numpy构造正太分布数据,之后画图,可以通过size大小来调节数据的正太分布效果 import numpy as np import matplotlib.mlab...画直方图与概率分布曲线 mu, sigma , num_bins = 0, 1, 50 x = mu + sigma * np.random.randn(1000000) # 正态分布的数据 n, bins

    1.5K50

    Python 绘图,我只用 Matplotlib

    如果想画出曲线图,则只需更改线性方程为 ? ,完整代码如下: ? 运行脚本输出如图2-3所示的图形。 ? 图2-3 曲线图 ? 02 直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分布的情况。...直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 ),宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义。 3....正态分布曲线呈钟形,两头低,中间高,左右对称。因其曲线呈钟形,所以人们又经常称之为钟形曲线,如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数,即均值和标准差。...标准差描述正态分布资料数据分布的离散程度,标准差越大,数据分布越分散;标准差越小,数据分布越集中。标准差也是正态分布的形状参数,标准差越大,曲线越扁平;反之,标准差越小,曲线越瘦高。...绘制直方图,需要使用NumPy的np.random.randn(N)函数,这个函数的作用就是从标准正态分布中返回N个样本值。

    1.2K20

    文末送书 | Python绘图,我只用Matplotlib

    如果想画出曲线图,则只需更改线性方程为 ? ,完整代码如下: ? 运行脚本输出如图2-3所示的图形。 ? 图2-3 曲线图 3 ? 直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分布的情况。...(2)直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 ),宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义。...正态分布曲线呈钟形,两头低,中间高,左右对称。因其曲线呈钟形,所以人们又经常称之为钟形曲线,如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数,即均值和标准差。...标准差描述正态分布资料数据分布的离散程度,标准差越大,数据分布越分散;标准差越小,数据分布越集中。标准差也是正态分布的形状参数,标准差越大,曲线越扁平;反之,标准差越小,曲线越瘦高。...绘制直方图,需要使用NumPy的np.random.randn(N)函数,这个函数的作用就是从标准正态分布中返回N个样本值。

    1.5K50

    数据特征分析

    # 频率分布情况 - 定量字段 # ④ 绘制频率直方图 r_zj['频率'].plot(kind = 'bar', width = 0.8,...# 频率分布情况 - 定量字段 # ② 绘制频率直方图、饼图 plt.figure(num = ,figsize = (,)) r_cx['频率'].plot(kind = 'bar',...# 2、相对数比较 → 相除 # (2)比例分析 # 在分组的基础上,将总体不同部分的指标数值进行对比,其相对指标一般称为“比例相对数” # 比例相对数 = 总体中某一部分数值 / 总体中另一部分数值...# QQ图判断 # QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较,从而来检验数据的分布情况 # QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图...qq图,直方图作为参考 s = pd.DataFrame(np.random.randn()+,columns = ['value']) print(s.head()) # 创建随机数据 mean

    1.1K11

    概率论和统计学中重要的分布函数

    当我们将随机变量的期望值与实验中出现频率的关系图绘制出来时,我们得到了一个直方图形式的频率分布图。利用核密度估计对这些直方图进行平滑处理,得到了一条很好的曲线。这条曲线被称为“分布函数”。 ?...橙色平滑曲线是概率分布曲线 高斯/正态分布 高斯/正态分布是一个连续的概率分布函数,随机变量在均值(μ)和方差(σ²)周围对称分布。 ? 高斯分布函数 平均值(μ):决定峰值在X轴上的位置。...如果我们设置μ=0和σ=1,则称为标准正态分布或标准正态变量,一般表达式变为: ? 标准正态分布函数 现在我们可以思考,分母意味着什么?这是为了确保正态分布曲线下的面积总是等于1。...对数正态分布 我们已经了解了正态分布的性质,乍一看,许多人会说,对数正态曲线在某种程度上也让我们看到了正态分布是右偏态的。 ? 假设有一个随机变量X服从对数正态分布,均值=μ,方差=σ²。...现在取所有X值的自然对数,创建一个新的随机变量Y=[Log(x1),Log(x2),Log(x3)…Log(xn)]。这个随机变量Y是正态分布的。

    1.7K10

    使用Python进行描述性统计

    直方图和累积曲线是对定量数据进行频数分析的常用工具,直方图对应密度函数而累积曲线对应分布函数。散点图可用来对两组数据的关系进行描述。...、累积曲线)   直方图类似于柱状图,是用柱的高度来指代频数,不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间,在这些连续的区间上绘制柱。...,由于身高变量是属于服从正态分布的,从绘制出来的直方图上也可以直观地看出来:   使用Matplotlib对身高这一定量变量绘制累积曲线的代码如下: 1 from matplotlib import...pyplot 2 3 #绘制累积曲线 4 def drawCumulativeHist(heights): 5 #创建累积曲线 6 #第一个参数为待绘制的定量数据 7...,由于身高变量是属于服从正态分布的,从绘制出来的累积曲线图上也可以直观地看出来: 3.3 关系分析(散点图)   在散点图中,分别以自变量和因变量作为横纵坐标。

    2.5K70

    使用Python进行描述性统计

    直方图和累积曲线是对定量数据进行频数分析的常用工具,直方图对应密度函数而累积曲线对应分布函数。散点图可用来对两组数据的关系进行描述。...3.2.2 定量分析(直方图、累积曲线)   直方图类似于柱状图,是用柱的高度来指代频数,不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间,在这些连续的区间上绘制柱。...1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制直方图 4 def drawHist(heights): 5 #创建直方图 6 #第一个参数为待绘制的定量数据...,由于身高变量是属于服从正态分布的,从绘制出来的直方图上也可以直观地看出来: ?   ...,由于身高变量是属于服从正态分布的,从绘制出来的累积曲线图上也可以直观地看出来: ?

    3.1K52

    【Data Science】| 判断数据是否服从正态分布

    比如,T检验、方差检验的前提假设都是数据呈正态分布,如果你的数据不满足正态分布,则需要转化成正态分布或使用非参数检验方法。小编今天带大家了解一下,如何判断数据是否服从正态分布呢?!...Step1.打开SPSS,在顶端的工具栏选择“分析-->描述统计-->探索”: Step2.在弹出的选项中将目标数据名称加入到“因变量列表”中,点击“绘图”,勾选“茎叶图”“直方图”“带检验的正态图”...3)当峰度>0时,曲线比较陡峭,当峰度<0时,曲线比较平坦。...(常态性检验)结果解读,利用两种检验方法KS检验和Shapio-Wilk检验,判断数据是否呈正态分布: p>0.05,所以数据呈正态分布。 方法二....Step1.打开SPSS,在顶端的工具栏选择“分析-->描述统计-->频率”: Step2.在弹出的选项中将目标数据名称加入到“变量”中,点击“图表”,勾选“直方图”“在直方图上显示正态曲线”: Step3

    3.5K10

    累积分布函数和直方图哪个更好?

    可以在 CDF 开始碰到 x 轴的点处看到最小值。在 CDF 到达线y=1结束的地方可以看到最大值。百分位数和分位数也可以直接从x轴读取。 给定数字集中的每个值都是 CDF 中的某个点。...直方图没有表明在显示的轴限制之外仍然存在数据。 在累积分布函数内,可以通过 CDF 曲线的尾部看到异常值。它们的值在尾部的末端直接可见。此外,即使由于异常值导致x 轴重新缩放,分布类型也保持可见。...在直方图中,人们可以轻松识别数据是正态分布还是遵循任何不同的分布类型。...这两条曲线在 y 方向的最大距离验证了分布的类型。这种差异越小,关于分布类型的证据就越多。 集群的识别 与分布类型一样,在直方图中可以很容易地看到集群的存在。...同样的数字看起来完全不同,当选择6个直方图条块进行说明的时候. 在这种情况下,直方图看起来像具有 3 个集群的多峰分布,而不是正态分布

    16010

    r语言Bootstrap自助法重采样构建统计量T抽样分布近似值可视化|代码分享

    下面给出了数据的直方图。 我们首先计算样本均值和样本标准差。 #数据的平均值 mean(x) #数据的方差 var(x) 中心极限定理告诉我们,当n很大时,样本均值将服从正态分布。...直方图如下所示 ---- 点击标题查阅往期内容 01 02 03 04 这个分布是右偏的还是对称的?很难说。...#创建一个向量来存储自助法的估计值 for(i in 1:B){ x_new <......ce=T) #创建新数据集 boot_.........(x_new) #存储自助法的估计值 } 现在,我们已经构建了自助法的分布,我们可以绘制它检查其是否服从正态分布。...par(m......1,2)) #将图形放置在一行的两个子区域中 #绘制带有叠加正态密度曲线的自助法分布直方图 hist(boo......)), add=T, col='red', lwd=2)

    34020

    R语言入门之直方图与密度曲线

    直方图 在绘制直方图时,大家可以使用hist(x)这个函数,其中x就是需要进行可视化的数据,当然这个函数还有一个参数就是freq,其默认设置是freq=NULL。...当freq=FALSE时,其纵坐标是以概率的形式呈现,而freq=TRUE时则是频率作为纵坐标。另外参数breaks可以用来控制直方条之间的间隔,例如breaks=5就表示绘制出5个直方条。...hist(mtcars$mpg, freq=F, breaks=3) ##在R语言中,FALSE可以用F代替,这样比较简洁 ##在这里我们以频率/组距来作为纵坐标,并且只绘制3个直方条出来 ?...#接下来为直方图加上正态分布曲线 x <- mtcars$mpg ##将mtcars的变量mpg赋值给变量x h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Miles Per...从上图我们可以看出这组数据不符合<em>正态分布</em>,因为图中很明显地出现了双峰。 今天就和大家分享到这里,后续会和大家讲解其它绘图方法,有兴趣的朋友可以了解数值模拟方法,这在后续的学习中会非常有用。

    3.1K10

    【学习】正态分布检验是怎么回事

    主要指变量的频数或频率呈中间最多,两端逐渐对称地减少,表现为钟形的一种概率分布,具体的数学公式就不再提了。 为什么要进行正态分布检验?...提醒大家:对数据进行正态性检验时,大部分数据都会拒绝正态分布假设,只要数据样本大,数据接近正态分布即可接受。 SPSS如何进行正态分布检验?...即: SPSS描述统计探索分析过程,计算峰度、偏度及输出Q-Q概率图形 (1)主要步骤:案例数据下载 欢迎关注 分析——描述统计——探索分析 绘制——直方图(带检验的正态图) (2)关于峰度Ku和偏度Sk...的判断: Sk=0,Ku=0时,分布呈正态,Sk>0时,分布呈正偏态,Sk0曲线比较陡峭,Ku<0时曲线比较平坦。...如果统计分析模型建模相对稳定,则可以考虑适度的降低对正态分布的严苛程度。供参考。

    3.5K30
    领券