Flutter正态分布计算插件normal_distribution的使用

当然，下面是一个关于如何在Flutter中使用normal_distribution插件来进行正态分布计算的示例代码。normal_distribution插件并不是Flutter官方插件库中的一部分，但假设它是一个提供正态分布计算功能的第三方插件，我们可以通过类似的方式集成和使用它。如果实际插件名称或API有所不同，请根据实际情况进行调整。

首先，你需要在pubspec.yaml文件中添加该插件的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  normal_distribution: ^x.y.z  # 假设最新版本号为x.y.z，请替换为实际版本号

然后运行flutter pub get来安装依赖。

接下来，在你的Dart文件中导入该插件并进行正态分布计算。以下是一个示例代码：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:normal_distribution/normal_distribution.dart';  // 假设插件的导入路径是这样的

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('正态分布计算示例'),
        ),
        body: Center(
          child: NormalDistributionExample(),
        ),
      ),
    );
  }
}

class NormalDistributionExample extends StatefulWidget {
  @override
  _NormalDistributionExampleState createState() => _NormalDistributionExampleState();
}

class _NormalDistributionExampleState extends State<NormalDistributionExample> {
  double _mean = 0.0;
  double _standardDeviation = 1.0;
  double _xValue = 0.0;
  double _cumulativeProbability = 0.0;
  double _probabilityDensity = 0.0;

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Column(
      mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
      children: <Widget>[
        TextField(
          decoration: InputDecoration(labelText: '均值 (Mean)'),
          keyboardType: TextInputType.number,
          onChanged: (value) => setState(() => _mean = double.tryParse(value) ?? 0.0),
        ),
        TextField(
          decoration: InputDecoration(labelText: '标准差 (Standard Deviation)'),
          keyboardType: TextInputType.number,
          onChanged: (value) => setState(() => _standardDeviation = double.tryParse(value) ?? 1.0),
        ),
        TextField(
          decoration: InputDecoration(labelText: 'x 值 (x Value)'),
          keyboardType: TextInputType.number,
          onChanged: (value) => setState(() => _xValue = double.tryParse(value) ?? 0.0),
        ),
        SizedBox(height: 20),
        ElevatedButton(
          onPressed: () {
            // 假设插件提供了一个NormalDistribution类
            final normalDistribution = NormalDistribution(_mean, _standardDeviation);
            setState(() {
              _cumulativeProbability = normalDistribution.cumulativeProbability(_xValue);
              _probabilityDensity = normalDistribution.probabilityDensity(_xValue);
            });
          },
          child: Text('计算'),
        ),
        SizedBox(height: 20),
        Text('累积概率 (Cumulative Probability): $_cumulativeProbability'),
        Text('概率密度 (Probability Density): $_probabilityDensity'),
      ],
    );
  }
}

// 假设的NormalDistribution类（实际使用时，这个类将由插件提供）
class NormalDistribution {
  final double mean;
  final double standardDeviation;

  NormalDistribution(this.mean, this.standardDeviation);

  double cumulativeProbability(double x) {
    // 使用标准正态分布的累积分布函数公式进行计算
    // 这里使用误差函数（erf）的近似公式，实际插件可能会提供更精确的实现
    final z = (x - mean) / standardDeviation;
    final t = 1.0 / (1.0 + 0.3275911 * z);
    final y = 1.0 - (((((1.0517094 * t + 0.5149886) * t - 1.5744927) * t + 1.4810398) * t - 0.6414516) * t * Math.exp(-z * z / 2.0);
    return (y + 1.0) / 2.0;  // 将范围从(0, 1)调整到(0.5, 1)
  }

  double probabilityDensity(double x) {
    // 使用标准正态分布的概率密度函数公式进行计算
    final z = (x - mean) / standardDeviation;
    return (1.0 / (standardDeviation * Math.sqrt(2.0 * Math.pi))) * Math.exp(-z * z / 2.0);
  }
}

注意：上面的NormalDistribution类是一个假设的实现，用于展示如何进行正态分布的计算。在实际使用中，你应该使用normal_distribution插件提供的API来进行这些计算。由于normal_distribution插件的具体实现和API可能不同，你需要参考该插件的文档来了解如何正确使用它。

如果插件提供了不同的类或函数来进行正态分布计算，你只需将上述示例代码中的NormalDistribution类替换为插件提供的相应类或函数即可。