常见的百分率计算公式20个(常见的8个概率分布公式和可视化)

常见的百分率计算公式有：成活率=成活棵数÷总棵数×100%，合格率=合格人数÷总人数×100%，达标率=达标人数÷总人数...更多常见的百分率计算公式20个的这个问题，以及大家所关心的常见的8个概率分布公式和可视化的内容，欢迎大家继续分享关注常识网。

小学数学常见的百分率计算公式汇总，快替孩子收藏起来吧

常见的百分率计算公式20个

常见的百分率计算公式有：成活率=成活棵数÷总棵数×100%，合格率=合格人数÷总人数×100%，达标率=达标人数÷总人数×100%，死亡率＝死亡数÷总数×100%，发芽率=发芽棵数/总颗数*100%，出勤率=出勤人数÷总人数×100%，出粉率=（出粉数÷总数）×100%。百分数是分母为100的特殊分数，其分子可不为整数。百分数表示一个数是另一个数的百分之几，表示一个比值。百分比是一种表达比例、比率或分数数值的方法，如82%代表百分之八十二，或82/100、0.82。百分数也叫做百分率或百分比，通常不写成分数的形式，而采用百分号（%）来表示，如41%，1%等。由于百分数的分母都是100，也就是都以1%作单位，因此便于比较。百分数只表示两个数的关系，所以百分号后不可以加单位。

常见的百分率计算公式20个拓展阅读

常见的百分率计算公式20个(常见的8个概率分布公式和可视化)

常见的8个概率分布公式和可视化

概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。

现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。

“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”

了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定各种结果的可能性，或估计事件的可变性。所有这些都使得了解不同的概率分布在数据科学和机器学习中非常有价值。

在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。

均匀分布

最直接的分布是均匀分布。均匀分布是一种概率分布，其中所有结果的可能性均等。例如，如果我们掷一个公平的骰子，落在任何数字上的概率是 1/6。这是一个离散的均匀分布。

但是并不是所有的均匀分布都是离散的——它们也可以是连续的。它们可以在指定范围内取任何实际值。 a 和 b 之间连续均匀分布的概率密度函数 (PDF) 如下：

让我们看看如何在 Python 中对它们进行编码：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats for discrete X_discrete = np.arange(1, 7) discrete_uniform = stats.randint(1, 7) discrete_uniform_pmf = discrete_uniform.pmf(X_discrete) discrete plot ax[0].bar(X_discrete, discrete_uniform_pmf) ax[0].set_xlabel(&34;) ax[0].set_ylabel(&34;) ax[0].set_title(&34;) 34;X&34;Probability&34;Continuous Uniform Distribution&34;Normal Distribution&34;μ=0, σ=1&34;μ=0, σ=0.5&34;μ=1, σ=1.5&34;Lognormal Distribution&34;&34; 0.002700503931560479 &34;&34;black&34;Poisson Distribution&34;Exponential Distribution&34;Binomial Distribution&34;1 d.o.f&34;3 d.o.f&34;6 d.o.f&34;Student&34;) plt.legend plt.show 常见的百分率计算公式20个(常见的8个概率分布公式和可视化)

卡方分布

卡方分布是伽马分布的一个特例；对于 k 个自由度，卡方分布是一些独立的标准正态随机变量的 k 的平方和。

PDF如下：

这是一种流行的概率分布，常用于假设检验和置信区间的构建。

让我们在 Python 中绘制一些示例图：

X = np.arange(0, 6, 0.25) plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(X, stats.chi2.pdf(X, df=1), label=&34;) plt.plot(X, stats.chi2.pdf(X, df=2), label=&34;) plt.plot(X, stats.chi2.pdf(X, df=3), label=&34;) plt.title(&34;) plt.legend plt.show 常见的百分率计算公式20个(常见的8个概率分布公式和可视化)