جمع NormalDist يجمع التباينين وفق نموذج الاستقلال؛ الضرب بثابت يغير مقياس توزيع واحد. [1] [2] [3]
الخلاصة السريعة
لا في مثالنا؛ المتوسط متساوٍ والانحراف المعياري مختلف.
- جمع NormalDist يجمع التباينين وفق نموذج الاستقلال؛ الضرب بثابت يغير مقياس توزيع واحد. [1] [2] [3]
- mu المتوسط وsigma الانحراف المعياري؛ التباين مربع الانحراف. [1]
- على CPython 3.12.14، x=NormalDist(2,3) يعطي x+x متوسطًا 4 وانحرافًا يقارب 4.2426، أي جذر 18. [2]
- x*2 يعطي متوسطًا 4 وانحرافًا 6؛ جمع الكائن بنفسه لا يحول الحساب إلى مضاعفة متغير عشوائي واحد. [1] [2] [3]
- تحكم: x+NormalDist(5,4) يعطي متوسطًا 7 وانحرافًا 5، من جذر (9+16)؛ يبقى x كما كان. [2]
نموذج الجمع
جمع NormalDist يجمع التباينين وفق نموذج الاستقلال؛ الضرب بثابت يغير مقياس توزيع واحد. [1] [2] [3]
المقياسان
mu المتوسط وsigma الانحراف المعياري؛ التباين مربع الانحراف. [1]
الجمع بنفس الكائن
على CPython 3.12.14، x=NormalDist(2,3) يعطي x+x متوسطًا 4 وانحرافًا يقارب 4.2426، أي جذر 18. [2]
from statistics import NormalDist x=NormalDist(2,3) added=x+x scaled=x*2 [2]
المضاعفة والتحكم
x*2 يعطي متوسطًا 4 وانحرافًا 6؛ جمع الكائن بنفسه لا يحول الحساب إلى مضاعفة متغير عشوائي واحد. [1] [2] [3]
print(added.mean,added.stdev) print(scaled.mean,scaled.stdev) control=x+NormalDist(5,4) print(control.mean,control.stdev) [2]
تحكم: x+NormalDist(5,4) يعطي متوسطًا 7 وانحرافًا 5، من جذر (9+16)؛ يبقى x كما كان. [2]
المراجع
للتوسع: لغات البرمجة.
أُعدّ هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وخضع لمراجعة ذاتية بالأداة نفسها. لا يُنسب إلى مراجع بشري أو خبير مستقل. منهجية المحتوى.