
【化】 Gauss concentration profile; Gaussian concentration profile
高斯濃度圖(Gaussian Concentration Plot)是統計學中基于高斯分布(正态分布)的可視化工具,用于描述隨機變量在均值附近的數據集中現象。其核心是概率密度函數: $$ f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$ 其中$mu$為均值,$sigma$為标準差。該圖通過鐘形曲線直觀展示數據偏離均值的概率衰減規律,标準差越小,曲線越陡峭。
在漢英對照詞典中,該術語常被譯為"Gaussian Concentration Diagram"或"Normal Distribution Plot",強調其對數據離散度的量化功能。例如《牛津統計學詞典》指出,高斯濃度圖是假設檢驗和置信區間計算的基礎工具,尤其在誤差分析中用于評估測量值的可信區間。
權威資料顯示,該模型在機器學習領域有重要應用。卡内基梅隆大學《概率圖模型》課程材料中提到,高斯濃度性質為高維數據分析提供了理論支撐,幫助算法區分有效信號與隨機噪聲。實際應用中常見于質量控制圖的繪制,如ISO 7870-2标準推薦的統計過程控制圖表。
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高斯濃度圖通常指利用高斯函數(正态分布)模型來描述某種物質或數據在空間中的濃度分布的可視化圖形。其核心特點是通過概率密度函數模拟濃度隨位置變化的趨勢。
數學基礎
二維高斯函數是常用模型,公式為:
$$
G(x,y) = frac{1}{2pisigma_xsigma_y} e^{-left( frac{(x-mu_x)}{2sigma_x} + frac{(y-mu_y)}{2sigma_y} right)}
$$
其中:
實際應用場景
參數影響
注:該術語在不同領域可能有細微差異,若您能提供具體使用場景(如氣象學、圖像處理等),可進一步細化解釋。
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