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Datei:Normal Distribution PDF.svg

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Originaldatei ‎(SVG-Datei, Basisgröße: 720 × 460 Pixel, Dateigröße: 63 KB)

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Beschreibung

Beschreibung
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.
Datum
Quelle self-made, Mathematica, Inkscape
Urheber Inductiveload
Genehmigung
(Weiternutzung dieser Datei)
Public domain Ich, der Urheberrechtsinhaber dieses Werkes, veröffentliche es als gemeinfrei. Dies gilt weltweit.
In manchen Staaten könnte dies rechtlich nicht möglich sein. Sofern dies der Fall ist:
Ich gewähre jedem das bedingungslose Recht, dieses Werk für jedweden Zweck zu nutzen, es sei denn, Bedingungen sind gesetzlich erforderlich.
SVG‑Erstellung
InfoField
 
Der Quelltext dieser SVG-Datei ist W3C-invalid wegen eines Fehlers.
 
Dieses W3C-invalide Chart wurde mit R erstellt.
 
Dieses Chart verwendet Text-Einbettung.
Quelltext
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()

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aktuell18:06, 29. Apr. 2016Vorschaubild der Version vom 18:06, 29. Apr. 2016720 × 460 (63 KB)RayhemLighten background grid
19:19, 22. Sep. 2009Vorschaubild der Version vom 19:19, 22. Sep. 2009720 × 460 (65 KB)StpashaTrying again, there seems to be a bug with previous upload…
19:15, 22. Sep. 2009Vorschaubild der Version vom 19:15, 22. Sep. 2009720 × 460 (65 KB)StpashaCurves are more distinguishable; numbers correctly rendered in roman style instead of italic
16:07, 27. Jun. 2009Vorschaubild der Version vom 16:07, 27. Jun. 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.
20:22, 5. Sep. 2008Vorschaubild der Version vom 20:22, 5. Sep. 2008720 × 460 (109 KB)PatríciaRfrom http://tools.wikimedia.pl/~beau/imgs/ (recovering lost file)
21:09, 2. Apr. 2008Kein Vorschaubild vorhanden (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

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Metadaten

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