基于Python的数据分析与数据挖掘教程之六： 数据的统计分析
一、均匀分布
在任一区间（a,b）上，随机变量X的概率密度函数为常数
1、整数随机数：[1,10]上的随机数
2、实数随机数：在[1,2 )上的随机实数，每次运行结果不相同
3、整数随机数列：[1,10]上的6个随机整数数列
4、实数随机数列：[1,10]上的9个随机实数数列
二、正态分布
1、正态分布函数
一维正态分布
若随机变量
服从一个位置参数为
、尺度参数为
的概率分布，且其概率密度函数为
则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布，记作
，读作
服从
，或
服从正态分布。
μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
当
时，正态分布就成为标准正态分布
2、标准正态分布曲线
3、标准正态分位数
4、标准正态曲线下的面积
5、正态分布随机数
标准正态随机数
随机产生100分标准正态分布随机函数，作其概率直方图，添加密度函数
绘制9个正态随机图
6、正态概率图检验
高数分数段基本在正态线上，可认为高数近似服从正态分布
数据库技术分数段不服从正态分布
