Distribuição Normal (Gaussiana)
Distribuição normal
A Distribuição Normal é uma das distribuições mais importantes.
Também é chamada de Distribuição Gaussiana em homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss.
Ele se ajusta à distribuição de probabilidade de muitos eventos, por exemplo. Pontuações de QI, batimentos cardíacos etc.
Use o random.normal()método para obter uma distribuição de dados normal.
Possui três parâmetros:
loc - (Média) onde existe o pico do sino.
scale - (Desvio Padrão) quão plana deve ser a distribuição do gráfico.
size - A forma da matriz retornada.
Exemplo
Gere uma distribuição normal aleatória de tamanho 2x3:
from numpy import random
x = random.normal(size=(2, 3))
print(x)
Exemplo
Gere uma distribuição normal aleatória de tamanho 2x3 com média em 1 e desvio padrão de 2:
from numpy import random
x = random.normal(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
Visualização da Distribuição Normal
Exemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(size=1000), hist=False)
plt.show()
Resultado
Nota: A curva de uma distribuição normal também é conhecida como curva de sino por causa da curva em forma de sino.