數(shù)學(xué)正態(tài)分布怎么看 正態(tài)分布通俗易懂的意思
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本文導(dǎo)航
- 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)數(shù)值表怎么查
- 正態(tài)分布通俗易懂的意思
- 什么叫標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
- 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表怎么看3.5
- 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表三位小數(shù)怎么看
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)數(shù)值表怎么查
解決方法:
1、首先先熟悉課本,了解什么是正態(tài)分布。
2、弄明白什么是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
3、什么是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)和分布函數(shù)。
4、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表則是看其分布函數(shù)Φ(u)中的u值。
5、比如說(shuō)u=1.27,則先找到表的最左邊的那一豎,找到1.2的那一橫;然后再看最上面那一行,找到0.07的那一豎;
6、兩者相交的那一個(gè)數(shù)字就是Φ(1.27)的值。
擴(kuò)展資料
1、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(英語(yǔ):standard normal distribution, 德語(yǔ)Standardnormalverteilung),是一個(gè)在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布,在統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多方面有著重大的影響力。
2、期望值μ=0,即曲線圖象對(duì)稱(chēng)軸為Y軸,標(biāo)準(zhǔn)差σ=1條件下的正態(tài)分布,記為N(0,1)。
參考資料:(百度百科:標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布)
正態(tài)分布通俗易懂的意思
正態(tài)分布的通俗概念:如果把數(shù)值變量資料編制頻數(shù)表后繪制頻數(shù)分布圖(又稱(chēng)直方圖,它用矩形面積表示數(shù)值變量資料的頻數(shù)分布,每條直條的寬表示組距,直條的面積表示頻數(shù)(或頻率)大小,直條與直條之間不留空隙。),
若頻數(shù)分布呈現(xiàn)中間為最多,左右兩側(cè)基本對(duì)稱(chēng),越靠近中間頻數(shù)越多,離中間越遠(yuǎn),頻數(shù)越少,形成一個(gè)中間頻數(shù)多,兩側(cè)頻數(shù)逐漸減少且基本對(duì)稱(chēng)的分布,那一般認(rèn)為該數(shù)值變量服從或近似服從數(shù)學(xué)上的正態(tài)分布。
擴(kuò)展資料:
定理
由于一般的正態(tài)總體其圖像不一定關(guān)于y軸對(duì)稱(chēng),對(duì)于任一正態(tài)總體,其取值小于x的概率。只要會(huì)用它求正態(tài)總體在某個(gè)特定區(qū)間的概率即可。
為了便于描述和應(yīng)用,常將正態(tài)變量作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。將一般正態(tài)分布轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。若
服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,通過(guò)查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表就可以直接計(jì)算出原正態(tài)分布的概率值。故該變換被稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)化變換。(標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表:標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表中列出了標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線下從-∞到X(當(dāng)前值)范圍內(nèi)的面積比例。)
參考資料:百度百科-正態(tài)分布
什么叫標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
正態(tài)分布(normal
distribution)簡(jiǎn)要說(shuō)明
正態(tài)分布(normal
distribution)是一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ),是一個(gè)在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布,是自然科學(xué)與行為科學(xué)中的定量現(xiàn)象的一個(gè)方便模型,在統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多方面有著重大的影響力。作為應(yīng)用者,我們不一定要把它想得很復(fù)雜。這是自然界普遍存在的一種現(xiàn)象,一個(gè)隨機(jī)群體的身高、一棵樹(shù)上所有樹(shù)葉的重量、批量生產(chǎn)的某一產(chǎn)品的尺寸、各種各樣的心理學(xué)測(cè)試分?jǐn)?shù)、某些物理現(xiàn)象比如光子計(jì)數(shù)都被發(fā)現(xiàn)近似地服從正態(tài)分布。
下面的正態(tài)分布鐘形曲線可以幫助您對(duì)正態(tài)分布有一個(gè)感性的了解:
上圖是一個(gè)身高的例子:假設(shè)某校學(xué)生的身高近似服從正態(tài)分布,平均身高是172.3cm,其概率密度分布狀況可以模擬為上圖的鐘形曲線。橫軸為身高的刻度,縱軸為身高等于此刻度的學(xué)生人數(shù)的概率;從圖中可以看出,身高為平均值的學(xué)生人數(shù)是最多的,從平均值向兩邊延伸,人數(shù)逐漸減少,身高為140cm或
200cm的學(xué)生人數(shù)幾乎就為0了。該例子描述了正態(tài)分布的一個(gè)特性:其的概率密度有向平均值集中的趨勢(shì),且概率密度曲線關(guān)于平均值對(duì)稱(chēng)。
正態(tài)分布的另一個(gè)特性是變異,變異表示分布的離散程度。變異越大,數(shù)據(jù)分布越分散,曲線越扁平;變異越小,數(shù)據(jù)分布越集中,曲線越瘦高。舉個(gè)極端的例子,若所有人的身高都是172.3cm,則變異=0,變異最小,身高全部集中在平均值處,分布的集中性最好。
正態(tài)分布由其兩個(gè)特性平均值、變異完全決定,記作:
其中為均值,(讀sigma)為標(biāo)準(zhǔn)差,代表變異的大小。
以下有四個(gè)不同的正態(tài)分布曲線,幫助您理解和:
正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為:
該函數(shù)的曲線就是上面的鐘形曲線。對(duì)該函數(shù)積分,可以得到正態(tài)分布的一些特點(diǎn):
區(qū)間
概率
[-,+]
68.27%
[-2,+2]
95.45%
[-3,+3]
99.73%
[-,+]
100%
舉例:若身高服從正態(tài)分布,=172.3,=3.2,則有99.73%的人身高在區(qū)間[
172.3-3*3.2,172.3+3*3.2
]內(nèi)。
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表怎么看3.5
u=3.5,則先找到表的最左邊的那一豎,找到3.5的那一橫;然后再看最上面那一行,找到0.00的那一豎;兩者相交的那一個(gè)數(shù)字就是Φ(3.5)的值。
正態(tài)分布(Normal distribution),也稱(chēng)“常態(tài)分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。
C.F.高斯在研究測(cè)量誤差時(shí)從另一個(gè)角度導(dǎo)出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質(zhì)。是一個(gè)在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布,在統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多方面有著重大的影響力。
歷史發(fā)展
正態(tài)分布概念是由法國(guó)數(shù)學(xué)家棣莫弗(Abraham de Moivre)于1733年首次提出的,后由德國(guó)數(shù)學(xué)家Gauss率先將其應(yīng)用于天文學(xué)研究,故正態(tài)分布又叫高斯分布.
高斯這項(xiàng)工作對(duì)后世的影響極大,他使正態(tài)分布同時(shí)有了“高斯分布”的名稱(chēng),后世之所以多將最小二乘法的發(fā)明權(quán)歸之于他,也是出于這一工作。
但德國(guó)10馬克的印有高斯頭像的鈔票,其上還印有正態(tài)分布的密度曲線。這傳達(dá)了一種想法:在高斯的一切科學(xué)貢獻(xiàn)中,其對(duì)人類(lèi)文明影響最大者,就是這一項(xiàng)。在高斯剛作出這個(gè)發(fā)現(xiàn)之初,也許人們還只能從其理論的簡(jiǎn)化上來(lái)評(píng)價(jià)其優(yōu)越性,其全部影響還不能充分看出來(lái)。
這要到20世紀(jì)正態(tài)小樣本理論充分發(fā)展起來(lái)以后。拉普拉斯很快得知高斯的工作,并馬上將其與他發(fā)現(xiàn)的中心極限定理聯(lián)系起來(lái),為此,他在即將發(fā)表的一篇文章(發(fā)表于1810年)上加上了一點(diǎn)補(bǔ)充,指出如若誤差可看成許多量的疊加,根據(jù)他的中心極限定理,誤差理應(yīng)有高斯分布。
這是歷史上第一次提到所謂“元誤差學(xué)說(shuō)”——誤差是由大量的、由種種原因產(chǎn)生的元誤差疊加而成。后來(lái)到1837年,海根(G.Hagen)在一篇論文中正式提出了這個(gè)學(xué)說(shuō)。
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表三位小數(shù)怎么看
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表三位小數(shù):u=3.5,則先找到表的最左邊的那一豎,找到3.5的那一橫,然后再看最上面那一行,找到0.00的那一豎,兩者相交的那一個(gè)數(shù)字就是Φ(3.5)的值。
正態(tài)分布高斯在研究測(cè)量誤差時(shí)從另一個(gè)角度導(dǎo)出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質(zhì)。是一個(gè)在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布,在統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多方面有著重大的影響力。
正態(tài)曲線
呈鐘型,兩頭低,中間高,左右對(duì)稱(chēng)因其曲線呈鐘形,因此人們又經(jīng)常稱(chēng)之為鐘形曲線。若隨機(jī)變量X服從一個(gè)數(shù)學(xué)期望為μ、方差為σ2的正態(tài)分布,記為N(μ,σ2)。其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的期望值μ決定了其位置,其標(biāo)準(zhǔn)差σ決定了分布的幅度。當(dāng)μ = 0,σ = 1時(shí)的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
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