1.标准正态分布是一种特殊的正态分布,标准正态分布的μ和σ2为0和1,通常用ξ(或Z)表示服从标准正态分布的变量,记为 Z～N(0,1)。 2.标准化变换:此变换有特性:若原分布服从正态分布 ,则Z=(x-μ)/σ ～ N(0,1) 就服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故...
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),简单来说,它描述的就是正常分布,比如身高、体重、财富等分布,多数人都会集中在某个区间。尽管在高斯之前,有些数学家已经发现了这一规律,但高斯是第一个将其完善的人。 用时髦的话来讲,正态分布是一个“高性价比”的思考工具,因为它简单易学且...
当正态分布密度函数中的参数μ=0,σ=1时,称为:标准正态分布,记为:X∼N(0,1)。记标准正态分布的概率密度函数为:ϕ(x),分布函数为:Φ(x)。 则可记为:X∼N(0,1),密度函数和分布函数分别为: 密度函数和分布函数图像如下: 也就是,期望值μ=0,即曲线图象对称轴为Y轴,标准差σ=1条件下的正态...
此外,很多医学资料是呈偏态分布的,有的经过变量变换可转换为正态分布,如抗体滴度、某些疾病潜伏期、病人住院天数、住院费用等,原本呈正偏态分布,但变量经对数转换后,近似正态分布。这种原不服从正态分布,经过对数转换后服从正态分布的资料,称为对数正态分布资料。...
正态分布,又称高斯分布(),是一种重要的概率分布,是由数学王子高斯 [^4] 在 19 世纪初提出的。有很多日常现象都符合这种分布,如人的身高、考试成绩等。正因为它几乎无处不在,所以叫 Normal Distribution 。德国曾经发行的一款 10 马克的纸币上就印着...
正态分布也被称为高斯分布或钟形曲线（因为它看起来像一个钟），这是统计学中最重要的概率分布，就像我们在大自然中经常看到的那样，它有点神奇。例如，身高、体重、血压、测量误差、智商得分等都服从正态分布。还有一个跟它相关的，并且非常重要的概念，叫中心极限定理，这将在以后的文章中讨论。现在，参考上面的...
正态分布的两个重要特征:均数μ和标准差σ μ是分布曲线的最高峰的位置(集中趋势) σ标准差是离散程度的度量(离散趋势) 正态分布是具有对称性的 正态分布是应用最广泛的一种分布,在我们生活中正态分布随处可见 人的智商 大部分人的智商是正常的,只有少数像爱伊斯坦老爷子这样的才会智商发飙 ...
正态分布的概念可以简要描述如下：正态分布是一种连续型的概率分布，其特点是具有对称的钟形曲线，以均值为对称轴，左右对称。曲线的峰值对应于均值，随着距离均值的增加，曲线逐渐下降。这种分布是由两个参数完全确定：均值（μ）和标准差（σ）。正态分布的概率密度函数可用如下公式表示：其中，μ 是均值，σ 是...
泊松分布均值与方差都是λ图中λ=50,非常逼近正态分布均值μ=50,方差=50,泊松分布的极限分布是正态分布,这样可以用正态分布近似泊松分布。 4、多项分布(二项分布推广) 某随机实验如果有k个可能结局A1、A2、…、Ak,分别将他们的出现次数记为随机变量X1、X2、…、Xk,它们的[概率分布]分别是p1,p2,…,pk,那...
正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ²是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ² )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，...