用python模拟高斯分布

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution）

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。

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。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

用python 模拟

#!/usr/bin/python
#  -*- coding:utf-8 -*-import numpy as np
from scipy import stats
import math
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import seaborndef calc_statistics(x):n = x.shape[0]  # 样本个数# 手动计算m = 0m2 = 0m3 = 0m4 = 0for t in x:m += tm2 += t*tm3 += t**3m4 += t**4m /= nm2 /= nm3 /= nm4 /= nmu = msigma = np.sqrt(m2 - mu*mu)skew = (m3 - 3*mu*m2 + 2*mu**3) / sigma**3ku

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