ملف:Normal Distribution PDF.svg

حجم معاينة PNG لذلك الملف ذي الامتداد SVG: 720 × 460 بكسل. الأبعاد الأخرى: 320 × 204 بكسل | 640 × 409 بكسل | 1٬024 × 654 بكسل | 1٬280 × 818 بكسل | 2٬560 × 1٬636 بكسل.

الملف الأصلي ‏(ملف SVG، أبعاده 720 × 460 بكسل، حجم الملف: 63 كيلوبايت)

هذا ملف من ويكيميديا كومنز. معلومات من صفحة وصفه مبينة في الأسفل. كومنز مستودع ملفات ميديا ذو رخصة حرة.

ملخص

الوصف

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.

التاريخ

٢ أبريل ٢٠٠٨

المصدر

self-made, Mathematica, Inkscape

المؤلف

Inductiveload

الترخيص
(إعادة استخدام هذا الملف)

أنا، مالِك حقوق تأليف ونشر هذا العمل، أجعله في النِّطاق العامِّ، يسري هذا في أرجاء العالم كلِّه.
في بعض البلدان، قد يكون هذا التَّرخيص غيرَ مُمكنٍ قانونيَّاً، في هذه الحالة:
أمنح الجميع حق استخدام هذا العمل لأي غرض دون أي شرط ما لم يفرض القانون شروطًا إضافية.

SVG منشأ الملف

The source code of this SVG is invalid due to an error.

هذا الرسم المتجهي أُنشئ بواسطة R

This SVG chart uses embedded text.

نص برمجي مصدري

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()

تاريخ الملف

اضغط على زمن/تاريخ لرؤية الملف كما بدا في هذا الزمن.

	زمن/تاريخ	صورة مصغرة	الأبعاد	مستخدم	تعليق
حالي	16:06، 29 أبريل 2016		720 × 460 (63 كيلوبايت)	Rayhem	Lighten background grid
	17:19، 22 سبتمبر 2009		720 × 460 (65 كيلوبايت)	Stpasha	Trying again, there seems to be a bug with previous upload…
	17:15، 22 سبتمبر 2009		720 × 460 (65 كيلوبايت)	Stpasha	Curves are more distinguishable; numbers correctly rendered in roman style instead of italic
	14:07، 27 يونيو 2009		720 × 460 (55 كيلوبايت)	Autiwa	fichier environ 2 fois moins gros. Purgé des définitions inutiles, et avec des plots optimisés au niveau du nombre de points.
	18:22، 5 سبتمبر 2008		720 × 460 (109 كيلوبايت)	PatríciaR	from http://tools.wikimedia.pl/~beau/imgs/ (recovering lost file)
	19:09، 2 أبريل 2008	لا تصغير	(109 كيلوبايت)	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