线性回归梯度下降算法,逻辑回归梯度下降python

　　对数正态分布是指如果一个随机变量的对数服从正态分布，那么这个随机变量就服从对数正态分布。对数正态分布在短期内非常接近正态分布。但是，从长期来看，对数正态分布有更多的向上分布值。

　　有些量本身是不对称的。举个例子，想象一下人们完成一个特定任务所需要的时间：因为每个人都不一样，所以我们会得到一个分布。但是，所有值都必须是正数(因为时间不能是负数)。而且，我们还可以预测分布的可能形状：有一个没有人能到达的最小时间，然后是几个非常快的“冠军”，接着是最有代表性的完成时间雪白的石头形成一个kkdym，最后是一长串在尾部的“落伍者”。很明显，yydgs分布不能很好地描述这样的分布，因为yydgs分布中的X可以定义为正值，也可以定义为负值，是对称的，有一个短的尾部。[1]

　　在许多应用中，特别是在可靠性和可维护性方面，数据可能不符合正态分布。但是，随机变量的对数可能符合正态分布，这种分布称为对数正态分布。如果应用对数正态分布，对数正态图上的数据图将是一条直线。绘制的过程与其他发行版相同。分析过程包括计算对数值的均值和标准差，取最终结果的负数。[2]

　　对数正态分布类似于正态分布，只是它的概率分布向右移动了。对数正态分布在短期内非常接近正态分布。但是，从长期来看，对数正态分布有更多的向上分布值。更准确地说，在对数正态分布中，向上波动的可能性较大，向下波动的可能性较小。[3]

　　对数正态分布用于半导体器件的可靠性分析和某些机械零件的疲劳寿命。其主要目的是在维修性分析中准确分析维修时间数据。

　　已知对数正态分布的密度函数，我们可以根据可靠度和不可靠度函数的定义，计算出该分布的可靠度函数和不可靠度函数的表达式。

　　自然

　　对数正态分布具有以下特性：

　　(1)正态分布是指数变换后的对数正态分布；对数正态分布是对数变换后的正态分布。

　　(2)，T为正实数，X为参数为(，)的对数正态分布，则

　　仍然是对数正态分布，参数是。

　　(3)对数正态总是向右。

　　(4)对数正态分布的均值和方差是其参数(，)的增函数。

　　(5)对于给定的参数，当趋于零时，对数正态分布的均值趋于exp()，方差趋于零。

　　应用：股票

　　对数正态分布：如果随机变量的对数服从正态分布，则该随机变量服从对数正态分布。

　　在分析测试中，尤其是痕量分析中，很多情况下测量值不服从正态分布，而是服从对数正态分布。

　　在概率论和统计学中，对数正态分布是对数为正态分布的任意随机变量的概率分布。如果X是服从正态分布的随机变量，那么exp(X)服从对数正态分布；同样，如果Y服从对数正态分布，那么ln(Y)服从正态分布。如果一个变量可以看作是许多小的独立因素的乘积，就可以看作是对数正态分布。一个典型的例子就是股票投资的长期收益率，可以看作是每日收益率的乘积。

　　与正态分布没有直接关系的一些常见分布

　　简要描述如下：

　　对数正态分布：以指数标度绘制的正态分布。

　　数据的对数变换通常用于转换强有力的

　　偏斜分布变成正态分布。

　　正态分布是最容易处理的。在某些情况下，一组

　　具有正偏态分布的数据可以被转换成对称的，

　　取对数的正态分布。用一个倾斜的

　　分布通常会给出接近正态的分布

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