Plik:Normal Distribution PDF.svg

Wielkość pliku podglądu PNG dla pliku SVG: 720 × 460 pikseli Inne rozdzielczości: 320 × 204 pikseli | 640 × 409 pikseli | 1024 × 654 pikseli | 1280 × 818 pikseli | 2560 × 1636 pikseli.

Rozmiar pierwotny ‎(Plik SVG, nominalnie 720 × 460 pikseli, rozmiar pliku: 63 KB)

Plik Normal Distribution PDF.svg znajduje się w Wikimedia Commons – repozytorium wolnych zasobów. Dane z jego strony opisu znajdują się poniżej.

Opis

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.

Data

2 kwietnia 2008

Źródło

self-made, Mathematica, Inkscape

Autor

Inductiveload

Licencja
(Ponowne użycie tego pliku)

Ja, właściciel praw autorskich do tej pracy, udostępniam ją jako własność publiczną. Dotyczy to całego świata.
W niektórych krajach może nie być to prawnie możliwe, jeśli tak, to:
Zapewniam każdemu prawo do użycia tej pracy w dowolnym celu, bez żadnych ograniczeń, chyba że te ograniczenia są wymagane przez prawo.

SVG rozwój

Kod źródłowy tego pliku SVG jest niepoprawny z powodu błędu.

Ta niezgodna z W3C grafika wektorowa została stworzona za pomocą R

This SVG chart uses embedded text.

Kod źródłowy

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()

Historia pliku

Kliknij na datę/czas, aby zobaczyć, jak plik wyglądał w tym czasie.

	Data i czas	Miniatura	Wymiary	Użytkownik	Opis
aktualny	18:06, 29 kwi 2016		720 × 460 (63 KB)	Rayhem	Lighten background grid
	19:19, 22 wrz 2009		720 × 460 (65 KB)	Stpasha	Trying again, there seems to be a bug with previous upload…
	19:15, 22 wrz 2009		720 × 460 (65 KB)	Stpasha	Curves are more distinguishable; numbers correctly rendered in roman style instead of italic
	16:07, 27 cze 2009		720 × 460 (55 KB)	Autiwa	fichier environ 2 fois moins gros. Purgé des définitions inutiles, et avec des plots optimisés au niveau du nombre de points.
	20:22, 5 wrz 2008		720 × 460 (109 KB)	PatríciaR	from http://tools.wikimedia.pl/~beau/imgs/ (recovering lost file)
	21:09, 2 kwi 2008	Brak miniatury	(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