1.高斯分布
高斯分布又称为正态分布,它是一种连续概率分布,又称为正态分布。其特征是变量的概率密度函数为指数平方函数,在数理统计的方面,它是近似于真实的生活场景中样本变量的概率分布,用来表示随机变量——离散型变量也可以(如1题所示)——在均值处呈现出稳定的方式。用来反映变化的分布方式是拉普拉斯变换,即高斯分布。
2.正态分布
正态分布曲线又称Normal curve,是一种二维曲线,表示随机变量的分布。正态分布是最常见的概率分布之一,在统计研究中,正态分布曲线非常重要,它用来表征正态变量X的概率密度函数,Y轴值是X变量的概率密度值,X轴取值区间为[-infinity,+infinity],正态分布的曲线取值有变量均值(mean)、变量方差(variance)以及变量的一阶切线(slop)等变量。正态分布的特性是:中央值集中,两端分布平缓,拟合程度好,易于计算,因此,在统计分析中,正态分布经常被用到。
总的来说,高斯分布和正态分布是同样的概率分布,它们的区别在于它们可以用于表征连续型变量和离散型变量。高斯分布是连续型变量的概率分布,它可以用来表示样本变量随机变化呈稳定趋势的概率分布,而正态分布曲线是离散型变量的概率分布,它可以用来描述变量在均值处的方差,和变量均值、变量方差、变量一阶切线的变化情况等。
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