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その曲面のガウス曲率は、平面からどれだけ逸脱しているかを決定する。
研究者は信号のノイズをモデル化するために正規分布を使用した。
解析者はパラメトリック検定を適用する前に、残差がガウス性を満たしていることを確認した。
結果を解釈する前に、アナリストは仮定が成り立つことを確認するためにデータのガウス性を確認した。
画像処理パイプラインのガウシアンぼかしは、予想よりも滑らかなエッジを生成した。
科学者たちは、観測されたガウス的特徴が機器のノイズによるものか宇宙論的信号によるものかを議論した。
研究者は主成分分析を行う前にデータにガウス分布への変換を適用した。
研究者は複数の正規分布を比較して、どれがセンサーのノイズを最もよくモデル化しているかを判断した。
その研究は、正規性からの逸脱を評価するために、異なる宇宙論モデルの残差におけるガウス性の度合いを比較した。
研究者は、どのガウス分布がデータに最もよく適合するかを判断するためにいくつかのガウス分布を比較した。
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