Javaでガウス曲線を描きます

Question

私はピッコロのでインタラクティブなアプレットをコーディングしていると私はガウスを含める必要が曲線（別名正規分布チャートの）その内部

私は、Java実装のいずれかの種類は十分だろうと想像が、私はいずれかを見つけることができません。理想的には、私は、値のセットを通過してパネルに描かれたグラフ、アプレットに埋め込むことができる画像オブジェクトまたは何も持ってたい。

がそれをコーディング汚れた自分自身を私の手を取得する前に、誰もがそれを行うには、コードの作業部分を知っていますか？

他の言語の実装は、限り、彼らは簡単にJavaへ移植されているとして、歓迎されています。

Answer 1

それが動作するかどうか

は分からないのですが、Googleは<のhref = "http://vase.essex.ac.uk/software/JavaPlot/code/ac/essex/graphing/charts/continuous/Gaussianを投げました。 java.html」REL = "nofollowをnoreferrer">ガウス分布をプロットする。このコード

このプロジェクトのホームページはこちらのです。

ピッコロはあなたのためのプロットを実行していない場合は、

、私は、おそらくのためにはJFreeChart に使用します実際のプロット、それは広くサポートされており、非常に有能だから。

（私はピッコロに精通していませんよ）

Answer 2

編集：それは統計セクションがありののApache Commonsの数学ライブラリのように見えます。具体的には、共通分布する。私は基本的な統計を思い出すことができないので、うまくいけば、そこにいくつかの数学の人々をtheresの...ここに自分のライブラリーを使用しての私の試みです。私はちょうどここにスライディングウィンドウを持っており、それらの値の間にPを計算します。いただきました現実的な方法は、このからPDFを取得しますか？彼らは唯一のCDFの機能を持っています。

public void testNormalDist() throws MathException {
    DistributionFactory f = DistributionFactory.newInstance();
    NormalDistribution n = f.createNormalDistribution(0.0d, 1.0d);
    double lastx = Double.NEGATIVE_INFINITY;
    double nextx = Double.NEGATIVE_INFINITY;
    for (int i=-100; i < 100; i++) {
        nextx = i / 100d;
        System.out.println(n.cumulativeProbability(lastx, nextx));
        lastx = nextx;
    }
}

私は、あなたがグラフの確率密度関数をしたいと仮定します。私はここで数学のマークアップを含める方法がわからないので、方程式は、ウィキペディアのの上にあります。ちょうどあなたのX値としてごY値とXとP（X）を使用すると、あなたはそれからかなり簡単2-Dグラフを得ることができます。

は、Java の下 Mathtoolsで見たことがありますか？

[OK]を、...どのようにこれについて、あなたは（正規化され、もちろん、あなたがあなたのイメージの幅によって各画素位置を分割することにより、これらにあなたのXピクセルを変換することができます）それにX点の配列を与え、それが返されます分布曲線の高さ（もう一度、あなたの正規化係数を乗じ）。これは0と標準偏差が1であることを意味基本的な場合である。

public double[] normalDistBasic(double[] xarray, double mu) {
    double[] yarray = new double[xarray.length];
    double rad2pi = 2.50662827d;
    for (int off = 0; off < yarray.length; off++) {
        double x = xarray[off];
        double ss = -1d * x * x / 2d;
        yarray[off] = (-1f / rad2pi) * Math.exp(ss);
    }
    return yarray;
}

1がネット上で見つけることができない場合は、任意の平均値と標準偏差を取る1を実装するために、かなり簡単なはずです。