具体代码及过程如下：
数据分析：
1）将直方图分为10份后，其呈现出中间频次高，两边频次低的特点；2）但是与正态分布拟合的并不是特别好，表现在两边的出现次数远高于概率密度函数的在相同区间的概率；3）中间部分基本符合正态分布，但是并不严格符合正态分布：最中间的数据频次低，而两边的频次偏高；4）为进一步分析中间部分的特点，因此增加直方图的组数（能够展现更为丰富的信息）。
增加直方图组数：
1）组数为20
2）组数为25
数据分析：
1）通过增加直方图组数，发现数据的中间部分（148~150.5区间内）能够比较好的符合正态分布规律；2）数据的两边部分（小于148以及大于150.5区间范围）并不太符合正态分布。
具体代码及过程如下： 数据分析： 1）将直方图分为10份后，其呈现出中间频次高，两边频次低的特点；2）但是与正态分...
一、正态分布概率密度函数 二、不同均值和方差的正态分布 三、正态分布总结 四、python正态分布函数
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一、背景 0.0 神说，要有正态分布，于是就有了正态分布。 0.1 神看正态分布是好的，就让随机误差都随了正态分布...
练习：正态分布采样与参数估计 正态分布：
本文标题：正态分布作业二
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