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Archivo:Normal Distribution PDF.svg

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Resumen

Descripción
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.
Fecha
Fuente self-made, Mathematica, Inkscape
Autor Inductiveload
Permiso
(Reutilización de este archivo)
Public domain Yo, el titular de los derechos de autor de esta obra, lo libero al dominio público. Esto aplica en todo el mundo.
En algunos países esto puede no ser legalmente factible; si ello ocurriese:
Concedo a cualquier persona el derecho de usar este trabajo para cualquier propósito, sin ningún tipo de condición al menos que éstas sean requeridas por la ley.
SVG desarrollo
InfoField
 
El código fuente de esta imagen SVG es inválido por un error.
 
Este gráfico vectorial, inválido según el W3C, fue creado con R
 
This SVG chart uses embedded text.
Código fuente
InfoField

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()

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actual16:06 29 abr 2016Miniatura de la versión del 16:06 29 abr 2016720 × 460 (63 kB)RayhemLighten background grid
17:19 22 sep 2009Miniatura de la versión del 17:19 22 sep 2009720 × 460 (65 kB)StpashaTrying again, there seems to be a bug with previous upload…
17:15 22 sep 2009Miniatura de la versión del 17:15 22 sep 2009720 × 460 (65 kB)StpashaCurves are more distinguishable; numbers correctly rendered in roman style instead of italic
14:07 27 jun 2009Miniatura de la versión del 14:07 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.
18:22 5 sep 2008Miniatura de la versión del 18:22 5 sep 2008720 × 460 (109 kB)PatríciaRfrom http://tools.wikimedia.pl/~beau/imgs/ (recovering lost file)
19:09 2 abr 2008Sin miniatura (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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