请问这是正态分布吗?怎么理解正态分布啊

1楼:

一组数用正态分布来统计,

它是一种统计概念,具体去文库看看吧。实际生活中很多东西都用正态分布来统计事件概率,比如三月下几天雨,10岁身高,

请问对以下正态分布描述怎样理解?

2楼:

对于非专业的学生来说,我想只需要知道简单的几点就够了。死磕定义和公式会把你弄晕的,很多时候你只要知道正态的一些特点就可以了......

首先正态分布严格关于均值对称,均值的那条线就像一面镜子一样。

其次正态分布是钟型的,它的密度函数就像一个钟倒扣在x轴上。

再次,任何正态都可以通过一个相当简便的变换(x-miu)/sigma,得到标准正态,这为我们研究任何正态的性质打下了基础

正态的应用十分广泛,根据我自己的感想有两个原因;

一是正态具有普遍意义。当我们不知道某个事物可能的分布时,如果它的样本的直方图看上去像正态的形状,我们常常就假设它可能有正态的分布,而事实上,很多的直方图画出来就是中间高两边低,我们的假设还是很有意义的

二是理论意义,虽然正态分布的函数看上去很复杂,但由于一些微积分公式,统计学定理,和正态表的应用,使得正态变成我们最容易计算的分布之一。

正态分布怎样理解,如何查表

3楼:

正态分布分一般正态分布和标准正态分布。后者建立了专门的表,前者因具版体函数的不同而权没有建立,但是可以化为标准正态分布形式,从而通过查表求得。

p(x=0的形式。

若x<0,则,-x>0,由公式φ(x)=1-φ(-x)若若出现x>x,则-x<-x,由公式p=1-φ(x);

表是φ(x)的值。

正态分布到底是怎么来的

4楼:匿名用户

正态分布(normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(gaussian distribution),最早由a.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。c.

f.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。

请问对以下正态分布描述怎样理解?统计学问题

5楼:林艺颖

一般说1.96,它意思其实1.96和2的差别只是精确到小数点位数不同。

怎么才能确定一组数据能够服从正态分布?

6楼:小小爱学童子

在有大量实来验数据时才会符合正态分自布。如果你仅仅是凑的话,那么确定平均值x,在图像上划分一些小区间,然后查表确定每一区间所占的概率,然后乘以总数据数得到落在该区间的样本数m,然后你随便在该区间取m个数就可以了,其他区间也同理

7楼:匿名用户

spss,分析-探索分析,可以进行正态分布检验

8楼:匿名用户

相关系数不超过某个值吧...课本上有。

9楼:程琪冠昊英

我知道的方法主要bai

是两种:

第一du,概率密度估计。用模式zhi识别里常用的概dao率密度函数估计方法专,估计出该组数据的概属率密度函数p(x)。然后用这组数据的均值和方差作为参数,得出一个gauss(正态)概率密度函数f(x)。

用绝对值偏差、方均根或其他标准比较f(x)和p(x),如果充分接近,则说明该组数据符合正态分布。(甚至可以利用假设检验的概念指定置信度水平等)。

第二,累积量。三阶和四阶累积量有其明确的意义,即所谓“偏度”和“峰度”。前者表明概率密度函数的对称性,如果值接近0则表示对称性好;后者表明概率密度函数(假定是单峰的)的尖锐程度,如果值接近0则表示接近正态分布(正态分布的所有二阶以上累积量值为0)。

注意,峰度可能还有其他定义,注意不要混淆。