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चित्र:Normal Distribution PDF.svg

मूल चित्र ‎(SVG फ़ाइल, साधारणतः 720 × 460 पिक्सेल, फ़ाइल का आकार: 63 KB)

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सारांश

विवरण
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.
दिनांक
स्रोत self-made, Mathematica, Inkscape
लेखक Inductiveload
अनुमति
(इस चित्र का पुनः उपयोग करना)
Public domain मैं, इस कार्य का/की कॉपीराइट धारक, इस कार्य को सार्वजनिक डोमेन में प्रकाशित करता/करती हूँ। यह पूरे विश्व में लागू होता है।
कुछ देशों में यह कानूनी तौर पर नहीं हो सकता है; ऐसा हो तो:
मैं सभी को इस कार्य का इस्तेमाल किसी भी उद्देश्य से, बिना किसी बाधाओं के इन शर्तों के कानून द्वारा अनिवार्य किए तक करने की अनुमति देता/देती हूँ।
SVG genesis
InfoField
 
The source code of this SVG is invalid due to an error.
 
इस W3Cअमान्य वेक्टर चित्र को R की मदद से बनाया गया था।
 
This SVG chart uses embedded text.
मूल कोड
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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चित्र का इतिहास

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दिनांक/समयथंबनेलआकारसदस्यप्रतिक्रिया
वर्तमान16:06, 29 अप्रैल 201616:06, 29 अप्रैल 2016 के संस्करण का थंबनेल संस्करण720 × 460 (63 KB)RayhemLighten background grid
17:19, 22 सितंबर 200917:19, 22 सितंबर 2009 के संस्करण का थंबनेल संस्करण720 × 460 (65 KB)StpashaTrying again, there seems to be a bug with previous upload…
17:15, 22 सितंबर 200917:15, 22 सितंबर 2009 के संस्करण का थंबनेल संस्करण720 × 460 (65 KB)StpashaCurves are more distinguishable; numbers correctly rendered in roman style instead of italic
14:07, 27 जून 200914:07, 27 जून 2009 के संस्करण का थंबनेल संस्करण720 × 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 सितंबर 200818:22, 5 सितंबर 2008 के संस्करण का थंबनेल संस्करण720 × 460 (109 KB)PatríciaRfrom http://tools.wikimedia.pl/~beau/imgs/ (recovering lost file)
19:09, 2 अप्रैल 2008कोई थंबनेल नहीं है (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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