我从高中毕业后的统计数字已经消失了
我正在努力寻找一种方法来确定java中Normal分布中给定点的概率。
我看到Colt cern.jet.stat提供了Probability一些方法
normal(double a) normal(double mean, double variance, double x) normalInverse(double y0) 和Apache org.apache.commons.math3.distribution提供了一个NormalDistribution类，其中包含一些方法：
cumulativeProbability(double x) cumulativeProbability(double x0, double x1) density(double x) inverseCumulativeProbability(double p) probability(double x0, double x1) probability(double x) 哪一个用于我的目的？
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从数据集中排除异常值要应用Chauvenet标准，首先要计算观察数据的平均值和标准差。根据可疑数据与平均值的差异，使用正态分布函数（或其表）来确定给定数据点将处于可疑数据点的值的概率。将此概率乘以所采用的数据点数。如果结果小于0.5，则可以丢弃可疑数据点，即如果获得与平均值的特定偏差的概率小于1 /（2n），则可以拒绝读数
答案 0 :(得分：1)
正常分布中任何点的概率 0 。
出于这个原因，肯定有没有 NormalDistribution.probability(double x)方法，你错了。
至于与您的问题有关的其他方法：
cumulativeProbability(double x)是值小于x的概率。
probability(double x0, double x1)返回值介于x0和x1之间的概率。它相当于cumulativeProbability(x1) - cumulativeProbability(x0);
cumulativeProbability(double,double)已被弃用，实际上与probability(double,double)相同（但命名非常糟糕）。
答案 1 :(得分：1)
首先，问题无法回答，因为在正态分布等连续分布中，特定点的概率始终为零。您需要根据间隔问自己究竟想知道的是什么。
例如，cern.jet.stat.Probability.normal(double)将回答“价值低于我的价值的概率是多少？” （在这种情况下，小于或等于相等。）
org.apache.commons.math3.distribution.NormalDistribution.cumulativeProbability(double)也会提供相同的信息。
如果p如果值的概率小于您的值，则值高于您的值的概率为1 - p。
回答编辑
在你的编辑中，相关的句子部分就是这个
根据可疑数据与平均值（...）
的差异程度
您正在寻找可疑点（至少）远离平均值的可能性。
让x成为您的怀疑点。首先，将其标准化以便能够使用标准化的正态分布，如此
xn = (x - mean) / standard deviation
您正在寻找的概率是
2 * CPD( -abs(xn) )
使用org.apache.commons.math3.distribution.NormalDistribution.cumulativeProbability(double)或cern.jet.stat.Probability.normal(double)找到CPD（累积概率分布）。
该表达式给出了归一化值低于-abs(xn)或超过abs(xn)的概率，这与说出至少远离均值的概率完全相同。 CPD( -abs(xn) )给出了-abs(xn)（根据定义）的概率，我们可以乘以2来增加超过abs(xn)的概率，因为正态分布相对于均值是对称的。 / p>
答案 2 :(得分：0)
NormalDistribution.density似乎是最合适的。但如果你能说出你想要解决的问题，那就不会受到伤害。