bell-curve

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現在我正試圖在我的一個名爲output9.csv的文件上做一個鐘形曲線。這裏是我的代碼，我想用z值來檢測異常值，並使用數據集的值和平均值之間的差值。將差值與標準偏差進行比較以找出異常值。 VA #DATA LOAD data <- read.csv('output9.csv') height <- data$Height hist(height) #histogram #POPULA

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如何在此高斯鐘形曲線公式中添加峯度項？

我正在使用一個公式來生成Python中的曲線。我正在調整它的參數，以便我可以在底層曲線上進行匹配（已繪製）。我需要的是調整其峯度，目前不在於公式的參數： def gaussian(x, peak_x, peak_y, sigma): return numpy.exp(-numpy.power(x - peak_x, 2.)/(2 * numpy.power(sigma, 2.))) *

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檢查數字是否形成鐘形曲線（高斯分佈）Python 3

我已經獲得了每天24小時每分鐘測量一次輻照度數據的文件。因此，如果天空中沒有任何雲層，那麼數據將顯示一個不錯的連續鐘形曲線。當我在數據中尋找一天沒有任何雲的時候，我總是用gnuplot繪製一個月一個月，並檢查一下漂亮的鐘形曲線。我想知道如果有python的方法來檢查，如果輻射測量形成連續的鐘形曲線。不知道是不是這個問題太模糊，但我只是在尋找上尋求一些想法:-)

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創建曲線給定的最小值，最大值，和長度

我給定所希望的最小值，最大值，和陣列的長度。如何使用指定的最小值和最大值生成適合此數組的「正態分佈」/鐘形曲線的數字？即分鐘：0 最大：6 長度= 7 結果：[0,2,4,6,4,2,0] 我知道我可以在最小值和最大值之間進行線性插值以達到中間值，然後在相反方向上返回到數組末尾的最小值。但是，有沒有辦法使用分佈來實現這一點？然後從中提取值？即我在想這樣的事情 max - min = diff