Talaksan:Normal Distribution PDF.svg

Page contents not supported in other languages.
Mula sa Wikipedia, ang malayang ensiklopedya

Buong resolusyon((Larawang SVG, tinatayang 720 × 460 mga pixel, laki ng talakasan: 63 KB))

Buod

Paglalarawan
English: A selection of Normal Distribution Probability Density Functions (PDFs). Both the mean, μ, and variance, σ², are varied. The key is given on the graph.
Petsa
Pinanggalingan self-made, Mathematica, Inkscape
May-akda Inductiveload
Permiso
(Muling paggamit sa file)
Public domain Ako, ang may tangan ng karapatang-ari ng akdang ito, ay pinakakawalan ang akdang ito sa nasasakupan ng madla. Magagamit ito sa buong mundo.
Maaaring hindi ito posibleng legal sa ilang mga bansa; kung ganito:
Ibinibigay ko sa sinuman ang karapatang gamitin ang akdang ito para sa anumang layunin, na walang mga kundisyon, maliban na lang kung ang ganyang mga kundisyon ay kailangan ng batas.
SVG genesis
InfoField
 
Ang source code ng itong SVG ay hindi wasto dahil sa isang pagkamali.
 
This W3C-invalid chart was created with R.
 
This SVG chart uses embedded text.
Source code
InfoField

R code

Plot[
 {
  PDF[NormalDistribution[1, Sqrt[2]], x],
  PDF[NormalDistribution[2, 1], x],
  PDF[NormalDistribution[3, Sqrt[3]], x],
    },
 {x, -5, 5},
 PlotRange -> All,
 Axes -> False]

Data

#			Normal Distribution PDF
#range
x=seq(-5,5,length=200)
#plot each curve
plot(x,dnorm(x,mean=0,sd=sqrt(.2)),type="l",lwd=2,col="blue",main='Normal Distribution PDF',xlim=c(-5,5),ylim=c(0,1),xlab='X',
ylab='φμ, σ²(X)')
curve(dnorm(x,mean=0,sd=1), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="red")
curve(dnorm(x,mean=0,sd=sqrt(5)), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="brown")
curve(dnorm(x,mean=-2,sd=sqrt(.5)), add=TRUE,type="l",lwd=2,col="green")

Text

#                    Normal Distribution
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

def make_gauss(N, sig, mu):
    return lambda x: N/(sig * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sig**2))

def main():
    ax = plt.figure().add_subplot(1,1,1)
    x = np.arange(-5, 5, 0.01)
    s = np.sqrt([0.2, 1, 5, 0.5])
    m = [0, 0, 0, -2] 
    c = ['b','r','y','g']

    for sig, mu, color in zip(s, m, c): 
        gauss = make_gauss(1, sig, mu)(x)
        ax.plot(x, gauss, color, linewidth=2)

    plt.xlim(-5, 5)
    plt.ylim(0, 1)
    plt.legend(['0.2', '1.0', '5.0', '0.5'], loc='best')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
   main()

Captions

Add a one-line explanation of what this file represents

Items portrayed in this file

depicts English

2 Abril 2008

Nakaraan ng file

Pindutin ang araw/oras upang makita kung papaano ang itsura ng talaksan noong oras na iyon.

Araw/OrasThumbnailMga dimensiyontagagamitKumento
ngayon16:06, 29 Abril 2016Thumbnail para sa bersyon noong 16:06, 29 Abril 2016720 × 460 (63 KB)RayhemLighten background grid
17:19, 22 Setyembre 2009Thumbnail para sa bersyon noong 17:19, 22 Setyembre 2009720 × 460 (65 KB)StpashaTrying again, there seems to be a bug with previous upload…
17:15, 22 Setyembre 2009Thumbnail para sa bersyon noong 17:15, 22 Setyembre 2009720 × 460 (65 KB)StpashaCurves are more distinguishable; numbers correctly rendered in roman style instead of italic
14:07, 27 Hunyo 2009Thumbnail para sa bersyon noong 14:07, 27 Hunyo 2009720 × 460 (55 KB)Autiwafichier environ 2 fois moins gros. Purgé des définitions inutiles, et avec des plots optimisés au niveau du nombre de points.
18:22, 5 Setyembre 2008Thumbnail para sa bersyon noong 18:22, 5 Setyembre 2008720 × 460 (109 KB)PatríciaRfrom http://tools.wikimedia.pl/~beau/imgs/ (recovering lost file)
19:09, 2 Abril 2008Walang thumbnail (109 KB)Inductiveload{{Information |Description=A selection of Normal Distribution Probability Density Functions (PDFs). Both the mean, ''μ'', and variance, ''σ²'', are varied. The key is given on the graph. |Source=self-made, Mathematica, Inkscape |Date=02/04/2008 |Author

Nakaturo sa talaksan na ito ang mga sumusunod na mga pahina:

Pandaigdigang paggamit sa file

Ginagamit ng mga sumusunod na wiki ang file na ito:

Tingnan ang karagdagang pandaigdigang paggamit sa file na ito.

Metadata