用mintable跑多个项目正态图，怎么快速实现

一、.获取正态分布概念密度

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正态分布概率密度正态分布函数“NORMDIST”获取。

在这里是以分组边界值为“X”来计算：

Mean=AVERAGE(A:A)(数据算术平均）。

Standard_dev=STDEV(A:A)(数据的标准方差）。

Cumulative=0(概率密度函数）。

二、向下填充。

三、在直方图中增加正态分布曲线图。

1、在直方图内右键→选择数据→添加→。

2、系列名称：选中H1单元格。

3、系列值：选中H2:H21。

4、确定、确定。

四、修整图形

1、在图表区柱形较下方选中正态分布曲线数据，（正态分布密度值和频率数值相比太小了，实在看不清，多试几次，选中后如图，同时正态分布曲线那数数据处于选中状态）。

2、右键→设置数据列格式→系列绘制在→次坐标轴；

关闭，如图。

更改系列图表类型。

1、选中正态分布柱形图→右键→更改系列图表类型。

2、选中“拆线图”。

3、确定。

五、平滑正态分布图

选中正态分布曲线→右键→设置数据列格式→线型→勾选“平滑线”→关闭。

如何在ORACLE中实现EXCEL中的正态分布函数NORMDIST的功能

昨天测试了SQLDEVELOPER工具，尝试把几个EXCEL文件导入数据库中，发现该工具的处理方法很笨拙：你得先在库里建个表，结构和EXCEL文件里的数据结构比较类似，登录数据库，点击该表，选择“属性”里的导入数据，来导入EXCEL文件，途中还要把EXCEL的列和表字段一一匹配。

oracle有正态分布相关函数么

在使用ORACLE过程中，把一些常用的函数的相关用法，注意事项进行简单的汇总，便于自己查询参考。

DBMS_RANDOM包

dbms_random是一个可以生成随机数值或者字符串的程序包。这个包有initialize()、seed()、terminate()、value()、normal()、random()、string()等几个函数value() 用于返回两个数值之间的随机数，value（low，high）random() 返回的值介于2的31次方和-2的31次方之间的整形数值dbms_random.send方法

用于生成一个随机数种子,设置种子的目的是可以重复生成随机数，用于调试。否则每次不同，难以调度。

dbms_random.normal方法

NORMAL函数返回服从正态分布的一组数。此正态分布标准偏差为1，期望值为0。这个函数返回的数值中有68%是介于-1与+1之间，95%介于-2与+2之间，99%介于-3与+3之间。

EXECUTE IMMEDIATE

解析并马上执行动态语句 ,或非运行时创建的pl/sql块1. 不提交dml事务,要显式提交;

execute immediate处理ddl,会提交所以以前改变的数据;2.不支持多行查询,可以临时表 或者ref cursors3.执行sql不需语句,执行pl/sql 要加分号;

--0.传入

declare

i_aac001 number(6):=111;

begin

execute immediate 'insert into a2(aac001) values(:1)'

using i_aac001;

end;

insert into a2(aac001) values(1);

insert into a2(aac001) values(2);

--1.传入/传出

declare

cnt number(6);

begin

execute immediate 'select 1 from dual where 1=:1' into cntusing cnt;

dbms_output.put_line(cnt);

end;

--2.调用存储过程

declare

s1 varchar2(10);

s2 varchar2(10);

begin

execute immediate 'begin test1(:1,:2); end;'

using s1,s2;

end;

--3.传值到记录

declare

--类型

--声明

type type_a is record(str varchar2(10));

v_a type_a;

v_b a2%rowtype;

begin

execute immediate 'select * from a2 where aac001=1742178'

into v_b;

end;

--4.多行查询 用临时表 或ref cursors

declare

l_sal pls_integer := 2000;

begin

execute immediate 'insert into temp(empno, ename) ' ||' select empno, ename from emp ' ||' where sal :1'

using l_sal;

commit;

end;

for in 变量声明类型

-------------------------------

declare

cursor cur is select * from a2;

begin

for c in (select * from a2) loop

dbms_output.put_line(c.aac002);

end loop;

end;

insert into a2(aac001) values(1);

declare

type t_a is table of a2%rowtype;

type t_b is table of number(10) index by pls_integer;v_a t_a;

v_b t_b;

begin

select aac001 bulk collect into v_b from a2;for i in v_b.first..v_b.last loop

dbms_output.put_line(v_b(i));

end loop;

end;

REPLACE函数

replace(x,y,z)返回值为将串X中的Y串用Z串替换后的结果字符串。若省略Z参数，则将串X中为Y串的地方删除TRUNC函数

TRUNC函数返回以指定元素格式截去一部分的日期值。

其具体的语法格式如下：

TRUNC（date,[fmt]）

其中：

date 为必要参数，是输入的一个日期值

fmt 参数可忽略，是日期格式，用以指定的元素格式来截去输入的日期值。忽略它则由最近的日期截去下面是该函数的使用情况：

trunc(sysdate,'yyyy') --返回当年第一天.

trunc(sysdate,'mm') --返回当月第一天.

trunc(sysdate,'d') --返回当前星期的第一天.

fmt值参考如下:

Unit

Valid format parameters

Year

SYYYY, YYYY, YEAR, SYEAR, YYY, YY, Y

ISO Year

IYYY, IY, I

Quarter

Q

Month

MONTH, MON, MM, RM

Week

WW

IW

IW

W

W

Day

DDD, DD, J

Start day of the week

DAY, DY, D

Hour

HH, HH12, HH24

Minute

MI

思维模型之一（正态分布）

用思维模型来解决问题，而非根据自己的感觉行动，这是一个优秀的人必备的技能。

思维模型的也并非越多越好，更加考验人的并非思维模型的数量，而是应用思维模型的创造力。

我一共分享23个思维模型。涉及的数学知识并不高深，大部分我们在高中都已经学过。

第一个 正态分布

正态分布又称作“高斯分布”，因为形状类似钟，也有人叫它“钟形曲线”。

这是一个标准的正态分布图。

许多的随机数据都符合正态分布，比如人的身高，大部分物种的重量和高度，每日降雨量，区域性家庭支出，人均寿命等等。

正态分布是特点是，大部分的数据都离平均值很近。在三个标准差的范围内就囊括了99%，二个标准差范围内是95%，一个标准差范围就是68%。

标准差是数据的分散程度，值越大代表数据越离散。它是方差的平方根，计算方法可自行百度。

正态分布的前提，随机数据，必须符合“中心极限定理”。

数据符合三个特征：

1.个体数据之间相互独立。

2.个体数据和整体平均值之间的差是有限的。

3.没有任何一小部分数据，可以贡献大部分变差。

前两条都比较好理解，第三条换个说法就是没有极大或者极小的数据。比如，没有一米长的蚂蚁，也没有一斤重的大象。

补充一下，数据样本数量要大于20，统计才有意义。

说完了正态分布的结构和原理，我们来看看它是怎么应用在生活中的。

对于相同类型的数据样本，如果样本的数量越多，那么标准差就越小，反之则越大。

这个结论说明了，学生数少的学校中，更容易出现考试平均分高的好学校。

为什么？

比如要提高10分平均分，小学校的标准差假设为8，那么只要跨越1.25个标准差即可。

而大学校的标准差更小，假设为2，则提高10分意味着跨越5个标准差。这显然是极小概率事件。

同理可证：

人口少的城市，患癌症的人比例更高。

治安最好和最差的都是小城市。

正态分布在生产管理中应用是“六西格玛方法”。

用标准差来控制产品质量。

标准差要减小到什么程度，产品合格率才会达标。

这样企业才有量化的目标花大力气去改善产品。

模型是用数学公式和图表展现的形式化结构，它能够帮助我们理解世界。掌握各种模型，可以提高你的推理、解释、设计、沟通、行动、预测和探索的能力。

不同的模型可以将不同的力量分别突显出来，它们提供的见解和含义相互重叠并交织在一起。利用多模型框架，我们就能实现对世界丰富且细致入微的理解。

matlab 正态分布

01

首先，我们需要将我们要分析的数据文件整理为矩阵文件，即行列分明的数据文件。

02

我们打开matlab之后，点击菜单栏里的“import data”,准备加载我们需要统计分析的数据。

03

打开加载界面之后，我们找到我们要加载的数据文件，点击打开。

04

在加载的界面，我们将类型选择“matrix”矩阵列表，选择我们需要导入的列数据，然后点击右侧的“improt selection”进行导入。

05

导入之后，我们点击我们导入的矩阵列表，如图中的“S260”，注意不要打开，选中即可，然后点击菜单的“plots”,在绘图工具栏里，点击图标右侧的小三角准备打开更多图表类型。

06

在展开后的matlab图标里，我们找到“histfit”,并点击打开。

07

最后，我们需要的正态分布图及柱状分布图即绘制完成。

如何用matlab计算正态分布的标准差

方法/步骤

01

正态分布的数学表达

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ,σ²)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。服从正态分布的N(μ,σ²)的连续性随机变量X的概率密度和累计概率密度函数分别如下图所示：

02

matlab提供的关于正态分布的三个常用指令的调用语法规则和功能，详见下图所示：

03

正态分布标准差的集合表示，这一步我们将计算指定区间的概率，标准差的含义和几何表示。具体的计算、实现代码、以及注释如下图所示：

04

下图是上一步计算代码执行的结果。

05

正态分布标准差的概率意义

我们可以从上一步图中看出，观察值x落在[μ-σ,μ+σ]，[μ-2σ，μ+2σ]，[μ-3σ，μ+3σ]区间的概率，即P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分别是0.68269，0.9545，0.9973。因为P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=P(x-k·σ≤x≤x+k·σ)，所以这个概率意义又可以说成：测量数据两侧的一、二、三倍标准差区间包含该被测数据均值的概率分别是：0.68269，0.9545，0.9973。

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