画出正态分布N(0.1)和N(0,2……2)的概率密度函数图形.(要求:在同一坐标系中画出两图形,曲线最好标注清楚.)
时间: 2023-06-16 18:07:11 浏览: 85
抱歉,我作为一个纯文本AI语言模型无法画图。但是我可以为您描述一下这两个正态分布的概率密度函数。
正态分布N(0,1)的概率密度函数图形是一个钟形曲线,峰值在x=0处,标准差为1,曲线两侧逐渐下降。而正态分布N(0,2^2)的概率密度函数图形也是一个钟形曲线,峰值同样在x=0处,但标准差为2,曲线两侧下降得比标准差为1的曲线要缓慢一些。两个曲线的主要区别在于标准差的大小,标准差越大,曲线越扁平,分布越分散。
相关问题
生成-10:0区间正态分布的概率密度函数,步长:0.001 (10) plot(y)
好的,我来解答你的问题。
首先,正态分布的概率密度函数可以表示为:
f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-((x - μ)^2) / (2σ^2))
其中,μ代表均值,σ代表标准差,exp为指数函数。
我们需要生成-10到0区间的正态分布概率密度函数,步长为0.001。因此,我们需要先定义μ和σ的值:
```python
import numpy as np
mu = -5 # 均值
sigma = 2 # 标准差
```
接下来,我们可以用numpy库生成一个从-10到0的等差数列,并计算每个x值对应的概率密度函数值:
```python
x = np.arange(-10, 0, 0.001)
y = (1 / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))) * np.exp(-((x - mu)**2) / (2 * sigma**2))
```
最后,我们可以使用matplotlib库将概率密度函数可视化:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu = -5
sigma = 2
x = np.arange(-10, 0, 0.001)
y = (1 / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))) * np.exp(-((x - mu)**2) / (2 * sigma**2))
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
运行代码,即可生成-10到0区间的正态分布概率密度函数。
R语言生成-10:0区间正态分布的概率密度函数,步长:0.001 (10) plot(y)
好的,我来给你讲解如何用R语言生成-10:0区间正态分布的概率密度函数,并做出可视化。
首先,正态分布的概率密度函数可以表示为:
f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-((x - μ)^2) / (2σ^2))
其中,μ代表均值,σ代表标准差,exp为指数函数。
我们需要生成-10到0区间的正态分布概率密度函数,步长为0.001。因此,我们需要先定义μ和σ的值:
```r
mu <- -5 # 均值
sigma <- 2 # 标准差
```
接下来,我们可以用seq函数生成一个从-10到0的等差数列,并计算每个x值对应的概率密度函数值:
```r
x <- seq(-10, 0, by = 0.001)
y <- dnorm(x, mean = mu, sd = sigma)
```
其中,dnorm函数是R语言中计算正态分布概率密度函数的函数。
最后,我们可以使用plot函数将概率密度函数可视化:
```r
plot(x, y, type = "l")
```
完整代码如下:
```r
mu <- -5
sigma <- 2
x <- seq(-10, 0, by = 0.001)
y <- dnorm(x, mean = mu, sd = sigma)
plot(x, y, type = "l")
```
运行代码,即可生成-10到0区间的正态分布概率密度函数。