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Datei:Normal Distribution PDF.svg

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Originaldatei (SVG-Datei, Basisgröße: 720 × 460 Pixel, Dateigröße: 61 KB)

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Beschreibung

Beschreibung
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.
Datum
Quelle Eigenes Werk (Originaltext: self-made, Mathematica, Inkscape)
Urheber Inductiveload
Genehmigung
(Weiternutzung dieser Datei)
Public domain Ich, der Urheberrechtsinhaber dieses Werkes, veröffentliche es als gemeinfrei. Dies gilt weltweit.
In manchen Staaten könnte dies rechtlich nicht möglich sein. Sofern dies der Fall ist:
Ich gewähre jedem das bedingungslose Recht, dieses Werk für jedweden Zweck zu nutzen, es sei denn, Bedingungen sind gesetzlich erforderlich.
SVG‑Erstellung
InfoField
 Der SVG-Code ist valide.
 Dieses Chart wurde mit Mathematica erstellt.
 Dieses Chart verwendet Text-Einbettung.

Mathematica 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]

R Language Code

# Normal Distribution - Probability Density Function (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")

Python Code

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()

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64.852 Byte

460 Pixel

720 Pixel

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aktuell00:40, 28. Dez. 2024Vorschaubild der Version vom 00:40, 28. Dez. 2024720 × 460 (61 KB)TheBooker66Minified the file a bit by removing unnecessary elements and fixed svg isues.
17:06, 29. Apr. 2016Vorschaubild der Version vom 17:06, 29. Apr. 2016720 × 460 (63 KB)RayhemLighten background grid
18:19, 22. Sep. 2009Vorschaubild der Version vom 18:19, 22. Sep. 2009720 × 460 (65 KB)StpashaTrying again, there seems to be a bug with previous upload…
18:15, 22. Sep. 2009Vorschaubild der Version vom 18:15, 22. Sep. 2009720 × 460 (65 KB)StpashaCurves are more distinguishable; numbers correctly rendered in roman style instead of italic
15:07, 27. Jun. 2009Vorschaubild der Version vom 15:07, 27. Jun. 2009720 × 460 (55 KB)Autiwafichier environ 2 fois moins gros. Purgé des définitions inutiles, et avec des plots optimisés au niveau du nombre de points.
19:22, 5. Sep. 2008Vorschaubild der Version vom 19:22, 5. Sep. 2008720 × 460 (109 KB)PatríciaRfrom http://tools.wikimedia.pl/~beau/imgs/ (recovering lost file)
20:09, 2. Apr. 2008Kein Vorschaubild vorhanden (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

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