如题，这两组数据的对应位置无关，属于统计学的范畴。譬如说，A、B两组数据中，A组数据符合正态分布，那么求B组数据属于A组数据的可能性？这个应该用什么方法呢？
如果两个数组一样长的话，可以把两个数组都看成是多维向量，求两个向量间的夹角就好了，夹角越小越相似cos_theta=a*b/|a}*|b|
请问具体是怎么实现的？譬如a=[1,2,4,7,10,16,27,8,3,10,17,9], b=[3,5,2,9,33,2,6,8,23,17,22,63]每组数据的个数相同。谢谢您！
你这个可以看成是分类，具体可以采用朴素贝叶斯方法，计算出B属于A的概率。具体的你就要看看贝叶斯分类的问题
尤其是对于正态分布这种你已经知道某一组数据分布的情况下，贝叶斯很适合
还有别的方法吗？我的想法是，比如说A符合一个分布，A的均值方差都可以求出，则可得出A的置信区间（如95%的置信度），在A的置信区间内，判断B的每一个元素属于A的几率（即B共100个元素，有80个落在A的置信区间内，就说在95%的置信度中 B属于A的概率为80%）这样可以吗？
做个t-test就可以了，t-test可以得到一个p-value，p-value越小，说明A、B差异越大。