java 计算正态分布_统计基本概念 期望 方差 均方差 正态分布 Java统计计算
一、统计基本概念
期望:又称均值
E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn)
方差、均方差(Standard Deviation):
E{[X-E(X)]^2}用来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度,称为X的方差。
均方差也叫标准差,就是方差开根号。
正态分布(Normal distribution),又名高斯分布(Gaussian distribution):
1 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2),当μ = 0、σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
2 若X~N(μ,σ^2),Y=(X-μ)/σ,那么Y服从标准正态分布Y~N(0,1)。
3 NormalDistribution.probability用于计算数值落在某个区间的概率。
二、Java统计计算
maven库:
org.apache.commons
commons-math3
3.6.1
代码示例:
import org.apache.commons.math3.stat.descriptive.moment.*;
import org.apache.commons.math3.distribution.*;
double[] v = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
Mean mean = new Mean();
System.out.println(String.format("%.2f", mean.evaluate(v)));
StandardDeviation sd = new StandardDeviation();
System.out.println(String.format("%.2f", sd.evaluate(v)));
NormalDistribution nd = new NormalDistribution(0, 1);
System.out.println(nd.probability(-3, 3));
输出:
3.00
1.58
0.9973
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