Normal taqsimot
Oddiy ma’lumotlarni taqsimlash
Oldingi bobda biz berilgan o‘lchamdagi va berilgan ikkita qiymat o‘rtasida to‘liq tasodifiy massivni qanday yaratishni bilib oldik.
Ushbu bobda biz qiymatlar berilgan qiymat atrofida to‘plangan massivni qanday yaratishni o‘rganamiz.
Ehtimollar nazariyasida ma’lumotlarning bunday taqsimlanishi normal ma’lumotlar taqsimoti yoki ushbu ma’lumotlarni taqsimlash formulasini ishlab chiqqan matematik Karl Fridrix Gauss nomidan Gauss ma’lumotlar taqsimoti deb nomlanadi.
Misol
Odatiy normal ma’lumotlar taqsimoti:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()
Natija:
Eslatma: Oddiy taqsimot grafigi qo‘ng‘iroqning xarakterli shakli bo‘lgani uchun qo‘ng‘iroq chizig‘i deb ham ataladi.
Gistogramma tushuntirilgan
Biz 100 shtrixli gistogramma chizish uchun 100000 qiymatli numpy.random.normal() usulidagi massivdan foydalanamiz.
O‘rtacha qiymat 5,0, standart og‘ish esa 1,0 ekanligini aniqlaymiz.
Bu shuni anglatadiki, qiymatlar 5,0 atrofida va kamdan-kam hollarda o‘rtacha qiymatdan 1,0 dan uzoqroqda to‘planishi kerak.
Gistogrammada ko‘rib turganingizdek, ko‘pchilik qiymatlar 4,0 dan 6,0 gacha, tepasi esa taxminan 5,0.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!