正态分布-接受Normal

• 能接受Normal的人设，真的需要很大的勇气；

• 然后统计学告诉你，大家都一样，同一个分布出来的个体，差异只是抽样误差而已；真的么？要证明一下吗？
• 大可不必，你也有风景，只是在别处

正态分布|高斯分布

高斯这个名字要记住，以后可以装逼用（高斯真的唬了我两年啊）
标准差也不要说标准差，我们就说σ（sigma）

正态分布特征

• 中间高、两边低、左右对称，曲线呈钟形
• 关于x=μ对称
• σ决定曲线的形状
• X~N（μ，σ2），则Z=（X- μ）/ σ ~N（0,1）

智商群落里独树一帜的莫扎特和爱因斯坦老爷子

那些年我们用过却不记得的正态分布

rnorm是产生随机数的一种方法

• 第一个参数是问你，需要几个随机数，这里我设定成了5
• mean和sd分别是对正态分布的均值和标准差（sigma）的设定，跟R讲明你需要什么样的正态分布

> set.seed(1)
> rnorm(5, mean = 0, sd = 1)
[1] -0.6264538  0.1836433 -0.8356286  1.5952808  0.3295078

scale是我们画热图常用的对数据处理的一个函数

• center是指每列的元素减去该列的均值
• scale是指在center功能执行后，每列元素除以其标准差
• 所以，最后展示在热图里的数据就是，该元素与其均值究竟差了几个标准差

scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)
> x <- matrix(1:10, ncol = 2)
> y<- scale(x)
> y
           [,1]       [,2]
[1,] -1.2649111 -1.2649111
[2,] -0.6324555 -0.6324555
[3,]  0.0000000  0.0000000
[4,]  0.6324555  0.6324555
[5,]  1.2649111  1.2649111
attr(,"scaled:center")
[1] 3 8
attr(,"scaled:scale")
[1] 1.581139 1.581139

以上内容有什么写得不对的，烦请指正，在此谢过。

参考资料：
https://www.zhihu.com/question/26854682

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