為什么正態(tài)分布如此特殊？為什么大量數(shù)據(jù)科學和機器學習的文章都圍繞正態(tài)分布進行討論？我決定寫一篇文章，用一種簡單易懂的方式來介紹正態(tài)分布。

在機器學習的世界中，以概率分布為核心的研究大都聚焦于正態(tài)分布。本文將闡述正態(tài)分布的概率，并解釋它的應用為何如此的廣泛，尤其是在數(shù)據(jù)科學和機器學習領(lǐng)域，它幾乎無處不在。

我將會從基礎(chǔ)概念出發(fā)，解釋有關(guān)正態(tài)分布的一切，并揭示它為何如此重要。

文章結(jié)構(gòu)

本文的主要內(nèi)容如下：

概率分布是什么

正態(tài)分布意味著什么

正態(tài)分布的變量有哪些

如何使用 Python 來檢驗數(shù)據(jù)的分布

如何使用 Python 參數(shù)化生產(chǎn)一個正態(tài)分布

正態(tài)分布的問題

簡短的背景介紹

首先，正態(tài)分布又名高斯分布

它以數(shù)學天才 Carl Friedrich Gauss 命名

正態(tài)分布又名高斯分布

越簡單的模型越是常用，因為它們能夠被很好的解釋和理解。正態(tài)分布非常簡單，這就是它是如此的常用的原因。

因此，理解正態(tài)分布非常有必要。

什么是概率分布？

首先介紹一下相關(guān)概念。

考慮一個預測模型，該模型可以是我們的數(shù)據(jù)科學研究中的一個組件。

如果我們想精確預測一個變量的值，那么我們首先要做的就是理解該變量的潛在特性。

首先我們要知道該變量的可能取值，還要知道這些值是連續(xù)的還是離散的。簡單來講，如果我們要預測一個骰子的取值，那么第一步就是明白它的取值是1 到 6（離散）。

第二步就是確定每個可能取值（事件）發(fā)生的概率。如果某個取值永遠都不會出現(xiàn)，那么該值的概率就是 0 。

事件的概率越大，該事件越容易出現(xiàn)。

在實際操作中，我們可以大量重復進行某個實驗，并記錄該實驗對應的輸出變量的結(jié)果。

我們可以將這些取值分為不同的集合類，在每一類中，我們記錄屬于該類結(jié)果的次數(shù)。例如，我們可以投10000次骰子，每次都有6種可能的取值，我們可以將類別數(shù)設(shè)為6，然后我們就可以開始對每一類出現(xiàn)的次數(shù)進行計數(shù)了。

我們可以畫出上述結(jié)果的曲線，該曲線就是概率分布曲線。目標變量每個取值的可能性就由其概率分布決定。

一旦我們知道了變量的概率分布，我們就可以開始估計事件出現(xiàn)的概率了，我們甚至可以使用一些概率公式。至此，我們就可更好的理解變量的特性了。概率分布取決于樣本的一些特征，例如平均值，標準偏差，偏度和峰度。

如果將所有概率值求和，那么求和結(jié)果將會是100%

世界上存在著很多不同的概率分布，而最廣泛使用的就是正態(tài)分布了。

初遇正態(tài)分布

我們可以畫出正態(tài)分布的概率分布曲線，可以看到該曲線是一個鐘型的曲線。如果變量的均值，模和中值相等，那么該變量就呈現(xiàn)正態(tài)分布。

如下圖所示，為正態(tài)分布的概率分布曲線：

理解和估計變量的概率分布非常重要。

下面列出的變量的分布都比較接近正態(tài)分布：

人群的身高

成年人的血壓

傳播中的粒子的位置

測量誤差

回歸中的殘差

人群的鞋碼

一天中雇員回家的總耗時

教育指標

此外，生活中有大量的變量都是具有 x % 置信度的正態(tài)變量，其中，x<100。

什么是正態(tài)分布？

正態(tài)分布只依賴于數(shù)據(jù)集的兩個特征：樣本的均值和方差。

均值——樣本所有取值的平均

方差——該指標衡量了樣本總體偏離均值的程度

正態(tài)分布的這種統(tǒng)計特性使得問題變得異常簡單，任何具有正態(tài)分布的變量，都可以進行高精度分預測。

值得注意的是，大自然中發(fā)現(xiàn)的變量，大多近似服從正態(tài)分布。

正態(tài)分布很容易解釋，這是因為：

正態(tài)分布的均值，模和中位數(shù)是相等的。

我們只需要用均值和標準差就能解釋整個分布。

正態(tài)分布是我們熟悉的正常行為

為何如此多的變量都大致服從正態(tài)分布？

這個現(xiàn)象可以由如下定理理解釋：當在大量隨機變量上重復很多次實驗時，它們的分布總和將非常接近正態(tài)分布。

由于人的身高是一個隨機變量，并且基于其他隨機變量，例如一個人消耗的營養(yǎng)量，他們所處的環(huán)境，他們的遺傳等等，這些變量的分布總和最終是非常接近正態(tài)的。

這就是中心極限定理。

本文的核心：

我們從上文的分析得出，正態(tài)分布是許多隨機分布的總和。 如果我們繪制正態(tài)分布密度函數(shù)，那么它的曲線將具有以下特征：

如上圖所示，該鐘形曲線有均值為 100，標準差為1：

均值是曲線的中心。 這是曲線的最高點，因為大多數(shù)點都是均值。

曲線兩側(cè)的點數(shù)相等。 曲線的中心具有最多的點數(shù)。

曲線下的總面積是變量所有取值的總概率。

因此總曲線面積為 100％

更進一步，如上圖所示：

約 68.2％ 的點在 -1 到 1 個標準偏差范圍內(nèi)。

約 95.5％ 的點在 -2 到 2 個標準偏差范圍內(nèi)。

約 99.7％ 的點在 -3 至 3 個標準偏差范圍內(nèi)。

這使我們可以輕松估計變量的變化性，并給出相應置信水平，它的可能取值是多少。例如，在上面的灰色鐘形曲線中，變量值在 99-101 之間的可能性為 68.2％。

正態(tài)概率分布函數(shù)

正態(tài)概率分布函數(shù)的形式如下：

概率密度函數(shù)基本上可以看作是連續(xù)隨機變量取值的概率。

正態(tài)分布是鐘形曲線，其中mean = mode = median。

如果使用概率密度函數(shù)繪制變量的概率分布曲線，則給定范圍的曲線下的面積，表示目標變量在該范圍內(nèi)取值的概率。

概率分布曲線基于概率分布函數(shù)，而概率分布函數(shù)本身是根據(jù)諸如平均值或標準差等多個參數(shù)計算的。

我們可以使用概率分布函數(shù)來查找隨機變量取值范圍內(nèi)的值的相對概率。 例如，我們可以記錄股票的每日收益，將它們分組到適當?shù)募项愔?，然后計算股票在未來獲得20-40％收益的概率。

標準差越大，樣品中的變化性越大。

如何使用 Python 探索變量的概率分布

最簡單的方法是加載 data frame 中的所有特征，然后運行以下腳本（使用pandas 庫）：

DataFrame.hist(bins=10)#Make a histogram of the DataFrame.

該函數(shù)向我們展示了所有變量的概率分布。

變量服從正態(tài)分布意味著什么？

如果我們將大量具有不同分布的隨機變量加起來，所得到的新變量將最終具有正態(tài)分布。這就是前文所述的中心極限定理。

服從正態(tài)分布的變量總是服從正態(tài)分布。 例如，假設(shè) A 和 B 是兩個具有正態(tài)分布的變量，那么：

?A x B 是正態(tài)分布

?A + B 是正態(tài)分布

因此，使用正態(tài)分布，預測變量并在一定范圍內(nèi)找到它的概率會變得非常簡單。

樣本不服從正態(tài)分布怎么辦？

我們可以將變量的分布轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布。

我們有多種方法將非正態(tài)分布轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布：

1.線性變換

一旦我們收集到變量的樣本數(shù)據(jù)，我們就可以對樣本進行線性變化，并計算Z得分：

計算平均值

計算標準偏差

對于每個 x，使用以下方法計算 Z：

2.使用 Boxcox 變換

我們可以使用 SciPy 包將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布：

scipy.stats.boxcox(x,lmbda=None,alpha=None)

3.使用 Yeo-Johnson 變換

另外，我們可以使用 yeo-johnson 變換。 Python 的 sci-kit learn 庫提供了相應的功能：

sklearn.preprocessing.PowerTransformer(method=’yeojohnson’,standardize=True,copy=True)

正態(tài)分布的問題

由于正態(tài)分布簡單且易于理解，因此它也在預測研究中被過度使用。 假設(shè)變量服從正態(tài)分布會有一些顯而易見的缺陷。 例如，我們不能假設(shè)股票價格服從正態(tài)分布，因為價格不能為負。 因此，我們可以假設(shè)股票價格服從對數(shù)正態(tài)分布，以確保它永遠不會低于零。

我們知道股票收益可能是負數(shù)，因此收益可以假設(shè)服從正態(tài)分布。

假設(shè)變量服從正態(tài)分布而不進行任何分析是愚蠢的。

變量可以服從Poisson，Student-t 或 Binomial 分布，盲目地假設(shè)變量服從正態(tài)分布可能導致不準確的結(jié)果。

總結(jié)

本文闡述了正態(tài)分布的概念和性質(zhì)，以及它如此重要的原因。

希望能幫助到你。