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C#代码模拟正态分布，并提供计算和绘图的源程序。

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简介：
几天前发布了一份测试版本，但在内部审查过程中，我们意外地发现公式存在错误，将方差错误地识别为标准差。实际上，它的实现过程相当简便，但发布资源后，一位朋友对它进行了批评性地指出了问题。目前，我们已经发布了源代码，如果您对此项目感兴趣，欢迎查阅；否则，您可以选择忽略。

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  • 在 Mathematica 中模拟正态分布的程序
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    本程序利用Mathematica软件实现对正态分布的精确模拟和分析，适用于统计学研究及数据科学应用。 这是一个Mathematica 中模拟正态分布的程序。
     
  • C#中正态分布的模拟实现与源码展示
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    本文介绍了如何在C#编程语言中实现和模拟正态分布，并展示了相关的代码示例。通过阅读本篇文章，读者可以了解并实践正态分布的概率模型及其应用。 前几天发布了测试版后，我自己发现公式出错了，把方差误认为是标准差了。其实修正这个问题很简单。发布资源之后被一位朋友指出了这个错误，现在我将源码公开出来，有兴趣的朋友可以看看，没兴趣的话就忽略吧。
     
  • ASP.NET C#绘制直方图、趋势图和正态分布图
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    本教程详细讲解如何使用ASP.NET与C#语言在网页应用中绘制直方图、趋势图及正态分布图，适用于数据可视化需求。 这个工具是为SPC质量分析设计的，但也可以单独使用。只需传入需要绘图的数据点即可生成图形。使用时需先创建一个image图片，并指定其路径，在绘制图像时确保路径与之前设定的一致，这样就能在网页中显示图形。代码已经调试通过。
     
  • 【MATLAB代码】计算正态分布CDF.zip
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    本资源提供了一段MATLAB代码，用于计算标准正态分布的概率累积函数（CDF）。用户可以下载并运行此代码以进行统计分析和数据处理。 正态分布（也称为高斯分布）的累积分布函数（CDF）表示随机变量在某个给定点之前取值的概率。该函数通常用符号Φ来表示。 对于一个遵循正态分布的随机变量，其概率密度函数（PDF）可以表达为： \[ f(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] 这里\( \mu \)代表均值，而\( \sigma \)表示标准差。 正态分布的累积分布函数Φ定义为： \[ \Phi(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{2} \left[1 + erf\left(\frac{x - \mu}{\sigma \sqrt{2}}\right)\right] \] 其中，erf表示误差函数（error function）。 累积分布函数Φ的意义在于它给出了随机变量X小于等于x的概率。
     
  • 正态分布图表计算
    优质
    本工具旨在帮助用户快速准确地进行正态分布相关数据的查询与计算。通过输入变量值，用户可以迅速获取对应的概率密度、累积概率等信息，便于统计分析和科学研究中的应用。 自己制作的正态图，供大家参考。
     
  • 使用MATLAB绘制正态分布的直方图和拟合曲线
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    本教程详细介绍了如何利用MATLAB软件绘制正态分布的直方图，并在此基础上进行数据的正态分布曲线拟合，适用于数据分析与统计学学习者。 本代码主要利用MATLAB工具实现绘制正态拟合曲线直方图的功能，简单明了，易于理解。
     
  • Python绘制正态分布图形
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    本教程详细讲解了如何使用Python进行数据分析和可视化，具体步骤包括安装必要的库、导入数据以及利用matplotlib和seaborn等工具绘制正态分布曲线图。 使用matplotlib和jupyter notebook绘制了正态分布的概率密度函数和累积分布函数。
     
  • 绘制二维正态分布函数的MATLAB代码
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    本段代码提供了一种使用MATLAB软件绘制二维正态分布函数图像的方法。通过该程序，用户可以直观地观察和分析二维高斯分布的特点与特性。 在使用MATLAB绘制二维正态函数图像并画出坐标网格时，可以按照以下步骤操作： 1. 定义网格： ```matlab [x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5); ``` 2. 计算二维正态分布密度函数。假设均值向量为 `[u1 u2]`，协方差矩阵的对角元素分别为 `sigma1^2` 和 `sigma2^2` ，相关系数为 `p`： ```matlab f = 1 / (2 * pi * sigma1 * sigma2 * sqrt(1 - p*p)) * exp(-1 / (2*(1-p*p)) .* (((x-u1).^2) ./ (sigma1*sigma1) - 2*p*((x-u1)*(y-u2))./(sigma1*sigma2) + ((y-u2).^2)./(sigma2*sigma2))); ``` 3. 使用 `mesh` 函数绘制图像： ```matlab mesh(x, y, f); ``` 以上步骤可以帮助你在MATLAB中成功地画出二维正态分布的图形。
     
  • 绘制二维正态分布函数的Matlab代码
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    本简介提供了一段用于在MATLAB环境中绘制二维正态分布函数图像的代码。该代码帮助用户直观地理解二维数据集的概率分布特性，并支持自定义均值和协方差矩阵，适用于统计分析、机器学习等领域研究与教学。 在MATLAB中绘制二维正态函数图像并添加坐标网格： 1. 首先生成x、y的网格： ```matlab [x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5); ``` 2. 定义二维正态分布密度函数f，这里假设参数为u1（均值在x方向）、u2（均值在y方向）、sigma1（x方向的标准差）、sigma2（y方向的标准差）和p（相关系数）。具体代码如下： ```matlab f = 1 / (2 * pi * sigma1 * sigma2 * sqrt(1 - p*p)) * exp(-1 / (2*(1-p*p)) .* (((x-u1).^2) ./ (sigma1*sigma1) - 2*p*((x-u1).*(y-u2))./(sigma1*sigma2) + ((y-u2).^2)/(sigma2*sigma2))); ``` 3. 使用mesh函数绘制图像： ```matlab mesh(x, y, f); ``` 以上步骤提供了用MATLAB绘制二维正态分布密度图的基本方法。
     
  • 绘制二维正态分布函数的MATLAB代码
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    本简介提供了一段用于在MATLAB中绘制二维正态分布函数图象的代码。此代码适用于统计分析和机器学习中的可视化需求。 在MATLAB中绘制二维正态函数的图像可以通过以下步骤实现：首先生成坐标网格`[x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5)`，然后定义正态分布密度函数： \[ f=\frac{1}{2\pi \sigma_1 \sigma_2 \sqrt{1-p^2}} e^{-\frac{1}{2(1-p^2)}\left(\frac{(x-\mu_1)^2}{\sigma_1^2} - 2p\frac{(x-\mu_1)(y-\mu_2)}{\sigma_1 \sigma_2} + \frac{(y-\mu_2)^2}{\sigma_2^2}\right)} \] 最后，使用`mesh(x, y, f)`函数绘制图像。