java求一组数据的分布函数

一、java求一组数据的分布函数

java import org.apache.commons.math3.distribution.NormalDistribution; public class Main { public static void main(String[] args) { double[] data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; NormalDistribution normalDistribution = new NormalDistribution(); for (double value : data) { double probability = normalDistribution.cumulativeProbability(value); System.out.println("Value: " + value + ", Probability: " + probability); } } }

二、如何求一组数据的概率分布律？

excel表格可以画，输入你的数据，横坐标一列纵坐标一列，再用鼠标将其框出来，然后点“插入”-“图表”-“散点图”-选择第二个，然后就好了

三、excel表格一组数据怎么有规律分开？

你可以利用Excel的自动筛选功能按照规则分开数据。具体操作如下：

1. 选中数据区域，在Excel菜单栏中选择“数据”选项卡。

2. 在“数据工具”组中找到“筛选”按钮，点击它。

3. 在弹出的筛选窗口中，针对数据中的每一列，选择符合规律的筛选条件（例如“数值等于”、“文本以...开头”等）。

4. 点击“确定”即可，Excel会根据所选条件自动将数据按规律进行分离，分别显示在不同的工作表中。

另外，你也可以使用Excel的函数和公式来实现数据分离。具体方法因数据格式和规律的不同而异，需要针对具体情况进行调整。

四、世界的分布规律？

答:世界气候分布

（1）纬度地带性是世界气候分布的基本规律。它是地带性因素造成的，即由太阳光热在地球表面的不均衡分布引起的热力差异和由此产生的全球性气压带、风带及其季节移动，而导致各气候类型普遍具有按纬度更替的趋向。地球表面被划分为五个基本气候带，它是按得到太阳光热的多少来分的，以回归线和极圈为界线，这就是通常所说的纬度带。另外，以最热月平均温度10℃等温线和最冷月平均气温18℃等温线作为划分寒、温、热三带的界线。这种气候带，称之为温度带。基本上也是按纬度划分，沿纬向伸展的。

（2）非纬度地带性规律的成因比较复杂。由于海陆分布、洋流、地形等非地带性因素的作用，不同程度地破坏了气候的纬度地带性，使同一纬度地带的气候，出现西岸、内陆和东岸的差异，由不同地形条件引起的地区差异以及海洋性气候和大陆性气候的差异。尤其是在中纬度地区最为明显，因为中纬地区，冷暖空气经常处于斗争转化状态，气温、降水等季节变化和非周期变化都十分明显。北半球中纬地区陆地面积特别宽广，因此海洋性气候与大陆性气候对比显著，大陆性气候尤为明显，大陆东、西岸产生有规律的差异。

（3）气候的垂直地带性。高耸庞大的山地，在气候上表现出独特的垂直地带性。其高度变化如同纬度变化，但山地垂直气候带与水平纬度带在成因上和具体特征上，并不完全相同，山地垂直分带的多寡和顺序，主要取决于山地的高度和所处的纬度。有足够高度的赤道地区的高山，具备有最完整、最复杂的垂直分带图谱，而高纬苔原地带的高山，垂直分带的图谱最为简单。另外，处于同一纬度地带的山地，距海远近或坡向不同，其垂直分带的开端和顺序也有极大差异。

五、根系分布的规律？

根系的水平分布 特点是沿土壤表层生长，多数与土壤表层平行。其分布的深度和范围，依土壤类型、树种、砧木类型及环境条件而异，并受土壤、肥水管理的影响。

庞大的水平根系就像一张铺开的“打鱼的网”，网眼越密，打捞的“鱼”越多。这些“鱼”，就是分布在土壤中的各种养分。同样面积的一块土壤，水平根系越集中，养分的吸收利用就越多。也就是说，在土壤深厚而肥沃的土壤中，水平分布范围较小，而细根和吸收根特别发达；反之，在干燥瘠薄的土壤中，水平根分布范围大而细根与吸收根较少。虽然，整个水平根系分布范围是树冠直径的1.5~3倍，但60%的水平根集中在树冠垂直投影区域内。

根的生长会受到所处的土壤环境的影响，根在土中生长，它的生长及吸收功能受土壤环境的制约。

果树根系分为水平根系和垂直根系，垂直根系即主根。垂直根系的作用主要有三点：一是用来固定树冠。没有主根支固整个树就会倒下，它是基础。二是具有输导水分和养分的作用，是水分与养分的“高速公路”。没有它们，养分和水分就不能被快速输送到地上部分。三是具有贮藏养分和繁殖的作用。

六、spss怎么看一组数据的分布形态？

可以先做直方图，看大概形状，运行analyze-descripive statistics-explore就行，可以做直方图和正态性检验，如果不是正态的话可以用analyze-nonparametric test-1sample k-s test，可以进行正态，均匀，泊松和指数分布的检验。

七、minitab怎么判断一组数据是正态分布？

若试验中的因子正交，可单独估计每个因子的影响，正交设计具有“均衡分散、整齐可比”的优点。那么怎么判断是否正交呢？

如果两因子列正交，应满足2个条件（代码化）：每列的和为零；任意两列的相关系数为0.在Minitab软件中按照默认的方法（例如：统计-DOE-因子-创建因子设计）生产的全因子实验设计工作表就是满足正交要求的。但是你现在想从27次实验中随便选12次，肯定是很难满足正交的要求。

八、如何判断一组数据是否为正态分布？

可以使用SPSS的explore，或PP图，或QQ图，或One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test，或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）。

一些常见的统计方法（如t检验、方差分析等）对数据背离正态分布有较好的稳健性，因此你的数据只要大致满足、或不严重背离正态分布就可以使用这些统计方法。如果你的数据实在背离正态分布太多，你应该改用非参数检验。如果你只需要知道一个大致的情况，仅需要Histogram图来考察你的数据的正态分布情况就可以了。

九、一组数据呈正偏态分布表现为？

偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。可分为正偏态和负偏态，前者曲线右侧偏长，左侧偏短；后者曲线左侧偏长，右侧偏短。

定义

偏态分布(skewness distribution)指频数分布的高峰位于一侧，尾部向另一侧延伸的分布。它分为正偏态和负偏态。偏态分布的资料有时取对数后可以转化为正态分布，反映偏态分布的集中趋势往往用中位数。

种类

偏态分布分为正偏态分布和负偏态分布。

正偏态分布是相对正态分布而言的。当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M>Me>Mo时，即平均数大于中数，中数又大于众数，则数据的分布是属于正偏态分布。正偏态分布的特征是曲线的最高点偏向X轴的左边，位于左半部分的曲线比正态分布的曲线更陡，而右半部分的曲线比较平缓，并且其尾线比起左半部分的曲线更长，无限延伸直到接近X轴。

负偏态分布也是相对正态分布而言的。当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M<Me<Mo时，即平均数小于中数，中数又小于众数，则数据的分布是属于负偏态分布。负偏态分布的特征是曲线的最高点偏向X轴的右边，位于右半部分的曲线比正态分布的曲线更陡，而左半部分的曲线比较平缓，并且其尾线比起右半部分的曲线更长，无限延伸直到接近X轴。

分组下的众数

当均值大于众数时称为正偏态；当均值小于众数时称为负偏态。

在组距分组情况下，众数的计算要考虑最大频数所在组相邻组的分布，其计算公式如下：

式中，L=最大频数所在组的下限值，d=最大频数所在组的组距，=最大频数所在组的频数与上组频数之差，=最大频数所在组的频数与下组频数之差。

在组距分组条件下，中位数的计算要考虑频数的全部排序，其计算公式如下：

式中，L=频数累积到50%()所在组的下限值，d=频数累积到50%所在组的组距，Sm=频数累积到50%所在组上组的累积频数，fm=频数累积到50%所在组的频数。

偏离系数

偏态分布(skew distribution)，又称歪分布，指偏离对称的变量值的频数分布，偏离程度可用偏离系数(asymmetry coefficient)表示。其公式为:

式中代表偏度量数；式中X 为变量值，为样本均数，n为频数，“”为归

十、spss如何判定一组数据是正态分布？

要判断一组数据是否服从正态分布，可以使用以下方法：

1. 观察直方图和正态概率图：使用SPSS绘制数据的直方图和正态概率图。直方图可以展示数据的分布形态，正态概率图则可以将数据的分布与理论的正态分布进行比较。如果直方图呈现钟形曲线且正态概率图呈现一条直线，则可以认为数据服从正态分布。

2. 正态性检验：SPSS提供了多种正态性检验方法，包括Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Lilliefors检验等。这些检验方法会计算出一个p值，若p值大于0.05，则可以认为数据服从正态分布。

3. 偏度和峰度的判断：使用SPSS计算数据的偏度和峰度指标。正态分布的数据偏度应接近0，峰度应接近3。如果偏度和峰度指标分别在-1和1范围内，可以认为数据近似服从正态分布。

需要注意，根据中央极限定理，大样本情况下即使数据不服从正态分布，也可以进行参数统计检验。因此，在判断数据是否服从正态分布时，既可以依赖于直观上的图形检验，也可以根据正态性检验的结果进行判断。