数据分布问题

该函数用于评估数据集是否符合正态分布、泊松分布、指数分布或威布尔分布。

利用Q-Q图，我们可以直观地评估数据分布与特定理论分布的匹配程度。通过绘制变量数据的分位数与理论分布分位数之间的关系曲线，若数据点近似落在一条直线上，则表明数据与理论分布吻合良好；反之，则提示数据可能来自不同的分布。

HDFS: 大数据分布式存储核心揭秘Hadoop+Spark大数据技术（微课版） 作者：曾国荪、曹洁本章深入剖析 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），带您探索大数据存储的奥秘： 分布式文件系统架构：揭开 HDFS 架构的神秘面纱，深入讲解 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 等核心组件的功能与协作机制。 数据存储原理：剖析 HDFS 如何将海量数据切片存储在集群节点上，并探究数据副本机制如何保障数据高可用性。 文件读写流程：以图解的方式详细展示 HDFS 文件的读写流程，让您对数据在集群中的流动过程一目了然。 HDFS 优化与实践：分享 HDF

高容错、高吞吐、还能横向扩展，HDFS的设计理念就是为了大数据存储和的老大难问题。主节点叫NameNode，负责记录谁存了啥；存储数据的是真正干活的DataNode。两者配合默契，读写数据不带卡顿。文件一存进去，HDFS 立马就帮你复制多份，怕啥宕机？可靠性妥妥的。而且，像批任务，HDFS 简直就是量身定制，配合MapReduce那更是如虎添翼。除了大数据，HDFS 在日志存储、归档备份方面也稳，适合那些“量大不怕多”的场景。你要是搞数据工程或者高校研究，读一读这个资源挺值的。备份和恢复也有招，命令行工具全，和Hadoop 生态集成得还不错，像Hive、Sqoop之类的都能联动。想深入了解分布

这个资源提供了涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多个领域的Matlab仿真。

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

最近做通信建模课程作业时，范平志老师布置的这个任务挺有意思的，涉及到用 C 语言生成符合不同分布的随机数。我做完后觉得还蛮有用的，就分享给参考了。这个程序涵盖了正态分布、瑞利分布和泊松分布的随机数生成，每个程序都有详细的注释，代码也简洁，适合刚接触的朋友。要画直方图的话，可以用 Matlab 或 Excel 等软件把生成的 txt 文件导入进去，效果不错。 如果你在做类似作业或项目时需要这些分布的随机数，完全可以参考这个程序，快速上手。注释清晰，代码也调试过，不用担心会出错。比较适合在模拟和统计中使用。如果你对这些分布不熟悉，正好可以趁机了解下。 此外，如果你对 Matlab 的随机数生成感兴

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

SAS 里的PROC UNIVARIATE挺像一个统计小能手，不仅能算均值方差，还能画图看分布，甚至帮你找出那些调皮的异常值。相比老实点的 PROC MEANS，它玩法更多，图表也更丰富，挺适合做数据探索那一步。语法也不复杂，像VAR、BY、HISTOGRAM这些语句都是常用选项，基本一看就懂。想分组？用CLASS。想输出结果？加上OUTPUT就行。QQPLOT和PROBPLOT两个语句也实用，尤其是做正态性检验的时候，一个画 Q-Q 图、一个画概率图，搭配着用更直观。日常你要是做数据清洗、异常检测、或者初步，这玩意儿还蛮省心的。响应也快，语法还不绕，挺适合 SAS 刚入门但又想深入一点的你。

弹性分布式数据集（RDDs）是一种弹性且分布式的内存计算抽象，用于大规模数据处理。