excel画正态分布曲线,会有期望和方差值吗

用 Excel 画正态分布曲线

用 Excel 画正态分布曲线群里有小伙伴询问一道曲线题,有小伙伴看出来是正态分布曲线,刚好之前有大概了解一下正态分布. 可以在 Excel 很容易实现. 使用 NORMDIST 即可. 效果如下:

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

利用Excel画柱状图，并且包含最大最小值

如何利用Excel画出如上样式的图? 1.绘制柱状图.如何绘制柱状图,操作非常简单,选中数据,点击合适的图表样式即可. 2.添加误差线.选中已绘制好的图,添加误差线.如果误差线没有出现,可以使用”更多选项“一一添加误差线. 3.调整误差线的大小.可使用百分比,也可使用误差和偏差.

如何使用excel画甘特图

甘特图小伙伴们都非常的熟悉,首先小编简单的向各位小伙伴介绍一下什么是甘特图,甘特图内在思想简单,即以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间.基本是一条线条图,横轴表示时间,纵轴表示活动(项目),线条表示在整个期间上计划和实际的活动完成情况.它直观地表明任务计划在什么时候进行,及实际进展与计划要求的对比.管理者由此可便利地弄清一项任务(项目)还剩下哪些工作要做,并可评估工作进度. 还记得在软考的时候,甘特图经常和PERT图放在一起,考察我们,既然提到了PERT

Python绘制正态分布曲线

使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

怎样一步步用D3画多曲线

Bar Chart: http://bl.ocks.org/mbostock/3885304 这是一个画柱状图的基本形式. Axis是数轴: tickets是数轴上的标尺.tickets第二个參数% 能够使[0, 1]的数以百分比显示: rangeRoundBands 在[0, width] 上按区间划分.正好适合柱状图,rangePoints 在[0, width] 上按点位划分: transform 是相对于父节点变换坐标的数目. function type 先于load tsv文件运行.程

java 三次样条插值画光滑曲线例子

java 三次样条插值画光滑曲线例子主要是做数值拟合,根据sin函数采点,取得数据后在java中插值并在swing中画出曲线,下面为截图不光滑和光滑曲线前后对比: 代码: 执行类: package com.yang.logic; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; import com.yang.l

Lecture5_1&5_2.随机变量的数字特征（数学期望、方差、协方差）

一.数学期望 1.离散型随机变量的数学期望设X为离散随机变量,其概率分布为:P(X=xk)=pk 若无穷级数$\sum_{k=1}^{+\infty}x_kp_k$绝对收敛 (即满足$\sum_{k=1}^{+\infty}|x_kp_k|$收敛) 则称其为X的数学期望,记作$E(X)=\sum_{k=1}^{+\infty}x_kp_k$ 二项分布,X~B(n,p),E(X)=np 泊松分布,X~P(λ),E(X)=λ 超几何分布,X~H(N,M,n),E(X)=nM/N 几何分布,X~GE

学习笔记DL008:概率论，随机变量，概率分布，边缘概率，条件概率，期望、方差、协方差

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随

Beta 分布归一化的证明（系数是怎么来的），期望和方差的计算

1. Γ(a+b)Γ(a)Γ(b):归一化系数 Beta(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1 面对这样一个复杂的概率密度函数,我们不禁要问,Γ(a+b)Γ(a)Γ(b) 是怎么来的,还有既然是一种分布,是否符合归一化的要求,即: ∫10Beta(μ|a,b)dμ=1 通过后续的求解我们将发现,这两者其实是同一个问题,即正是为了使得 Beta 分布符合归一化的要求,才在前面加了 Γ(a+b)Γ(a)Γ(b),这样复杂的归一化系数. 为了证明: ∫10Beta(μ|a

Excel画的图复制到Word中变形的解决办法

在Excel里画好了图,复制到Word里面经常会变形变的一塌糊涂,面目全非,实在是不理解微软为什么要把自己家的软件搞成这样. 要想保持形状不变,需要这样做: 1. 在Excel里面复制图形,和往常一样复制: 2. 在Word里面点”开始”, 然后点”复制” 下面的小三角, 然后点”选择性粘贴”,在跳出的对话框中选择“Microsoft Office Excel 图表对象”, 然后确定即可.粘贴之后,双击图形,可以进行编辑.

scikit-learn机器学习(二)逻辑回归进行二分类(垃圾邮件分类),二分类性能指标，画ROC曲线，计算acc,recall,presicion,f1

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

android 利用Path.cubicTo 画贝塞尔曲线

Path.cubicTo void android.graphics.Path.cubicTo(float x1, float y1, float x2, float y2, float x3, float y3) FDrawPath.cubicTo(x1, y1, x2, y2,x3,y3); 标出三个点进行绘画连线成形贝塞尔曲线

使用Python画ROC曲线以及AUC值

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

poi 导出excel 异常处理方式--曲线救国法

excel 导出不算什么新鲜的话题.目前各种生成excel的开源jar包,poi,jxtl等.但是下载过程中如果出现异常该如何处理呢. 翻了之前的几个项目中的excel导出,有的异常就直接抛了出去,有的打印了异常.Action 中异常已经在最顶层了,抛出显然不是明智之举.但是捕获异常之后不做任何处理,用户体验也不好.有人一定会问,那还不好办,定义一个异常标识,捕获异常之后传给页面,提示用户:没有异常就正常导出就好了吗!问题就在这里.我第一次的js的写法 window.location.href=

【EXCEL-折线图】百折不挠 | 用EXCEL画出与众不同的折线图（曲线图）

很多熟悉EXLCE的朋友都知道EXCEL在生成统计图表方面的强大功能,我们在写各类总结.报告.方案等文档时常涉及到各类统计数字,将统计数字用图表的形式展示出来,既直观又美观.下面我分享一种不一样的折线图. 先设定个需求,想要统计FN学院各系部人员近五年的论文发表情况,能直观的看出各系部数量的比较和变化的趋势.在这种情况下,用折线图是最合适.我们看一下: 看这个图,是不是瞬间凌乱了,这一团乱麻如何看的清呀.有两种方案可以解决这个问题. 第一种方案:将年度标签列出来,可以自由选择任一年的数据展示,也

echarts展示箱型图&正态分布曲线

效果图: 直接上代码吧: <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <style type="text/css"> #main { height: 500px; border: 1px red solid; width: 100%; } #main1 { height: 500px; border: 1px red solid; width: 100%; } #main2 { height: 500px; border:

自己写的画loss曲线代码

import matplotlib.pyplot as plt iteration = [] loss = [] with open('/home/sensetime/log.txt','r') as file: for line in file: line = line.strip() if(line.find('Iteration') != -1): if(line.find('loss') != -1): line = line.split() line[5] = line[5].spli

python stats画正态分布、指数分布、对数正态分布的QQ图

stats.probplot(grade, dist=stats.norm, plot=plt) #正态分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.expon, plot=plt) #指数分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.logistic, plot=plt) #对数正态分布 plt.show() grade是你自己的数据 dist处可以修改分布类型

一个画ROC曲线的封装包

Draw_ROC_Curves This is a python file which is used for drawing ROC curves -f : assign file name -t : assign file type -r : when draw picture, it means the row number -c : when draw picture, it means the column number -i : the input file and the type

巴特西