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  • 为什么 Pi 会出现在正态分布的方程中？ - 知乎
    此时还未出现 \pi ，但由概率的规范化条件，得到参数 K 的值里首次出现了 \pi ，那么它是怎么产生的呢？我们借助高数（2）中的二重积分的计算可知。以下内容来自同济版高数下册教材：首先计算一个圆盘上的二重积分
  • 为什么正态分布公式中会有 π 呢？ π 为什么应用得地方那么多 . . .
    里面说到正态分布的表达式一开始是由高斯推出来的（高斯实在太厉害了） 耐心看完它，相信你会有很大收获。 至于为什么 \\pi 的应用如此之广，我觉得 \\pi 和 e 一样，都是由数学中一些极自然和本质的东西引出来的，大自然就是这么奇妙。
  • 正态分布里为什么会出现自然底数e和圆周率pi呢？ - 知乎
    正态分布的发现起源于对观测误差的建模, 下面同统计学的思想来简单说明一下，从这个过程就能知道为什么 e 会出现在正态分布的密度里面了。 假设 \mu 为真实的值， x_i 为观测得到的值，由于观测具有随机性，我们将观测偏离真实值的的大小 x_i-\mu 用一个概率密度函数 p(x_i-\mu) 来刻画。
  • 运用概率论求解π有几种方法，方法为？ - 知乎
    蒙特卡洛法只适合计算 \pi 的前几位, 不适合做高精度的运算 2 利用正态分布求 \pi 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。
  • ML笔记（2）：高斯分布(Gaussian distribution) - 知乎
    采用正态分布在很多应用中都是一个明智的选择。当我们由于缺乏关于某个实 数上分布的 先验知识 而不知道该选择怎样的形式时，正态分布是默认的比较好的选 择，其中有两个原因。我们想要建模的很多分布的真实情况是比较接近正态分布的。中心极限
  • 样本比例的分布为何服从均值为π，方差为. . . 的分布？ - 知乎
    X~B（n，p），E(X)=n*pi，Var(X)=n*pi(1－pi)(由已知X服从二项分布) *上述已做修改，之前只是想着表达出服从二项分布的X的期望和方差，结果错写成参数的形式，感谢指正的朋友们
  • 马尔文激光粒度仪里的z-average直径的物理含义是什么？和 . . .
    对分布宽度稍宽的样品，Z平均粒径和多分散系数性可以给出可用于比较目的的值。 对更宽的分布其多扩散系数超过0 5,依靠Z-平均值是不明智的，应该使用 distribution analysis(分布分析)来确定峰位置。
  • 如何证明一个无理数的整数倍数的小数部分在（0，1）上 . . .
    实际上这个问题是有动力系统背景的，被称为唯一遍历性（uniquely ergodic），题中圆周（也即 \mathbb{R} \mathbb{Z} ，是长度为1的圆周）的无理旋转（也即每次加上一个无理数 \alpha ）只是一个非常经典的特例。




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