您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:国民彩票app下载 > 高斯分布 >

正态分布的作用?

发布时间:2019-07-12 23:30 来源:未知 编辑:admin

  可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

  展开全部正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ的高斯分布,记为:则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。

  1. 估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。 2. 制定参考值范围 (1)正态分布法 适用于服从正态(或近似正态)分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。 (2)百分位数法 常用于偏态分布的指标。 3. 质量控制:为了控制实验中的测量(或实验)误差,常以 作为上、下警戒值,以 作为上、下控制值。这样做的依据是:正常情况下测量(或实验)误差服从正态分布。 4. 正态分布是许多统计方法的理论基础。 检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布,但相应的统计量在大样本时近似正态分布,因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。

  展开全部正态分布常用随机误差中,即不可控的细微的误差。不可控,即预计的正负误差为50%,可能高可能低,没有明确可能性的误差。细微,指的是很多很多误差叠加在一起,没有某一个,或者某几个误差能够左右整体的情况。而事实上,很多误差的影响并不是完全一致的,有些误差影响大,有些误差影响小,而预计的正负误差也并非完全50%概率,各种原因可能导致某一面的误差比较多。但是大多时候面对这种大量细微误差的情况下,我们还是用正态分布去匹配试算。

  当然正态分布不是指用在误差中,我只是举个例子,面对相似情况也可以使用正态分布。比如测身高,某地区的身高,人高高低低没有特定规律的情况下,在大量统计后,也可以发现类似正态分布。但是需要没有特定规律,比如女人普遍比男人矮。这种统计规律要实现正态分布,要求可能就会比较多,条件比较复杂。但是反过来说,找到了符合正态分布曲线,就找到了样本的统一相似性,其他细微的区别就可以不用在意了。

  生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述.例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量,等等.一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布(见中心极限定理).从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来近似;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等。

  知道合伙人教育行家采纳数:776获赞数:4728毕业于阜新矿业学院基础部数学师范专业,擅长初高中数学教学,熟练操作excel,信息技术与数学整合是特长。向TA提问展开全部正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ的高斯分布,记为:则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。

  1. 估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。 2. 制定参考值范围 (1)正态分布法 适用于服从正态(或近似正态)分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。 (2)百分位数法 常用于偏态分布的指标。 3. 质量控制:为了控制实验中的测量(或实验)误差,常以 作为上、下警戒值,以 作为上、下控制值。这样做的依据是:正常情况下测量(或实验)误差服从正态分布。 4. 正态分布是许多统计方法的理论基础。 检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布,但相应的统计量在大样本时近似正态分布,因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。

http://catacurian.net/gaosifenbu/685.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有