第三章 正态分布及其应用
正态分布与应用
正态分布
© 2023 maxiaofeng
正态分布的性质是什么
正态分布的突出性质:
➢ 分布围绕平均值对称:一半的值低于平均值,一半高于平均值。
➢ 分布可以用两个值来描述:平均值和标准差。
➢ 平均值是位置参数,而标准差是刻度参数。
➢ 平均值确定曲线峰值的中心位置,增加均值使曲线向右移动,而减小均值使曲
要首先得到 z 值,z 值告诉我们 1380 与平均值相差多少个标准差。
公式
=
−μ
计算
=
1380−1150
150
当 z 为 1.53 时, 为 0.937,这是 SAT 分数为 1380
或更低的概率,要获得阴影区域的概率(面积),需要从整体中
减去 0.937:
S(x > 1380) = 1 – 0.937 = 0.063
即在=μ这条直线左右两边的面积各为0.5,即S(<μ)=S(>μ)=0.5;
⑤当<μ时,曲线上升(增函数);当>μ时,曲线下降(减函数),并且
当曲线向左、右两边无限延伸时,以x轴为渐近线,向它无限靠近;
⑥当σ一定时,曲线随着μ的变化而沿x轴平移;
⑦当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ越小,曲线越尖削,表示总体的分布越集中;σ越大,曲线越平阔,
线向左移动。
➢ 标准差拉伸或挤压曲线。小的标准差导致窄曲线,而大的标准差导致宽曲线。
正态分布
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正态分布的特点
➢
➢
➢
➢
➢
➢
➢
➢
➢
①曲线位于轴上方,与轴不相交;
②曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称;
③曲线在=u处达到峰值;
正态分布的概念及应用
• 正态分布的简介 • 正态分布的性质 • 正态分布的应用场景 • 正态分布在数据分析中的应用 • 正态分布在机器学习中的应用 • 正态分布与其他统计分布的关系
01
正态分布的简介
正态分布的定义
01
正态分布是一种连续概率分布, 描述了许多自然现象的概率分布 形态,其概率密度函数呈钟形曲 线,且具有对称性。
贝叶斯推断
正态分布在贝叶斯推断中发挥了重要作用。通过贝叶斯定理,我们可以根据先 验知识和数据更新对未知参数的估计,而正态分布可以作为先验知识的分布形 式。
核方法和支持向量机
核方法
在支持向量机(SVM)等核方法中,正态分布作为核函数的一 种形式,用于将输入空间映射到高维特征空间,从而使得线性 不可分的数据变得线性可分。
在时间序列分析中,正态分布可用于描述时间序列数据的分布特征, 并建立预测模型。
05
正态分布在机器学习中的应用
概率模型和贝叶斯推断
概率模型
正态分布是一种常用的概率分布,在贝叶斯推断中,我们常常假设某些参数服 从正态分布,以便进行统计推断。例如,在朴素贝叶斯分类器中,特征的概率 分布被假设为正态分布。
考试成绩和测试评分
考试成绩和各种测试评分也经常呈现正态分布,因为大多数人的得分集中在平均分附近, 而高分和低分的人数较少。
气温、降雨量等气候数据
气温、降雨量等自然现象数据也可以用正态分布来描述,因为它们通常遵循类似的统计规 律。
科学研究和技术开发
01 02
实验结果和测量数据
在科学实验和测量中,很多数据呈现正态分布,如放射性衰变的半衰期、 化学反应速率等。这些数据反映了物质内部微观粒子的随机运动和相互 作用。
正态分布在统计学中的地位
正态分布及其应用
Part
04
正态分布在金融领域的应用
资产收益率的正态分布假设
资产收益率的正态分布假设
在金融领域中,正态分布被广泛用于描述资产收益率的概率分布。这一假设基于大量历史 数据的统计分析,认为资产收益率的分布近似于正态分布。
中心极限定理
中心极限定理是正态分布假设的理论基础,它表明无论总体分布是什么,当样本量足够大 时,样本均值近似服从正态分布。
生物医学研究
在生物医学研究中,许多生理指 标和疾病发生概率的分布并不服 从正态分布,而是呈现出偏态分 布或泊松分布等其他类型。
正态分布在大数据时代的发展
01 02
机器学习算法的改进
随着机器学习算法的不断改进,正态分布在大数据时代的 应用场景将得到进一步拓展。例如,深度学习算法可以处 理大规模、高维度的数据集,并能够自动提取特征,从而 减少对正态分布假设的依赖。
参数估计
在正态分布假设下,可以使用历史数据估计资产的预期收益率和风险波动率等参数,为投 资决策提供依据。
VaR(风险价值)的计算
VaR(风险价值)定义
VaR是指在一定置信水平下,某 一金融资产或投资组合在未来特 定时间段内的最大可能损失。
VaR计算方法
基于正态分布假设,可以使用历 史模拟法、蒙特卡洛模拟法等计 算VaR。这些方法通过模拟资产 价格的随机变动,计算出在给定 置信水平下的潜在损失。
无法处理复杂数据
正态分布在处理具有复杂结构或非线性关系的数据时可能表现不佳, 无法准确描述数据的分布特性。
非正态分布的适用场景
金融领域
自然语言处理
在金融领域中,许多金融变量的 分布并不服从正态分布,而是呈 现出尖峰厚尾的特点。例如,股 票收益率、波动率等金融时间序 列数据的分布往往具有这些特征。
医学统计3-正态分布及其应用
频数
27 169 167
94 81 42 28 14
4 3 1 630
累积频数
27 196 363 457 538 580 608 622 626 629 630
-
累积频率(%)
4.3 31.1 57.6 72.5 85.4 92.1 96.5 98.7 99.4 99.8 100.0
-
PX
LX
求出在4 ×1012/L~5.5 ×1012/L范围内所占的比 例
即求P(4.0≤X≤5.5)
(5.5 4.78 ) ( 4 4.78 ) (1.89) (2.05)
0.38
0.38
[1 (1.89)] (2.05) 0.9504
例3-2 上节课的例题中已计算出101名正常成年 女子的血清总胆固醇均数为4.03mmol/L,标准 差为0.659mmol/L。试估计该单位:正常成年女 子血清总胆固醇在4.00mmol/L以下者占正常女 子总人数的百分比;在4.00~5.00mmol/L之间者 占正常女子总人数的百分比;在5.00mmol/L以 上者占正常女子总人数的百分比。
样本含量一般要较大,如n>120。
(二)对选定的参照样本进行准确的测定
为保证原始数据可靠,要严格控制检测误差, 包括分析仪器的灵敏度、试剂的纯度、操作技术及 标准的掌握等,同时必须对测量条件做出统一的规 定和说明,如临床化验参考值范围的制定,应对收 集样本时的环境和生理条件(温度、季节、体育活 动强度、饮食、妊娠等),收集、转运和储藏样品 的方法及时间有明确的规定。
f (z)
1
z2
e 2 , z
2
即将X~N(μ,σ2)的正态分布转化为z~ N(0,12)的标准 正态分布,z称为标准正态变量,其分布函数为
正态分布及其应用、抽样误差
置信区间是一种表示抽样误差的方法,它表示总体参数的可能取值范围。置信区间越窄,说明样本统计量与总体 参数的偏差越小,即抽样误差越小。
减少抽样误差的方法
增加样本量
增加样本量可以减小每个样本的代表性误差,从而减 小抽样误差。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法,如分层抽样、系统抽样等, 可以提高样本的代表性,从而减小抽样误差。
重复抽样
通过多次抽取样本并计算其统计量,可以减小抽样误 差。
05
抽样误差的影响因素
总体与样本的差异程度
总体与样本的差异程度越大,抽样误 差越大。
当总体分布与样本分布差异较大时, 需要采取更严格的抽样方法来减小误 差。
样本容量大小
样本容量越大,抽样误差越小。
在实际应用中,需要根据研究目的和资源情况合理确定样本容量,以减小误差。
在市场调查中,抽样误差可能导致对市场趋势的误判。例如,如果某品牌在目标消费群体中的实际市场份 额为30%,而由于抽样误差,调查结果显示其市场份额为25%,那么该品牌可能会错过扩大市场份额的机 会。因此,市场调查需要综合考虑抽样误差和其他不确定性因素,以做出明智的决策。
质量控制
在质量控制中,抽样误差可能导致对 产品质量的误判。如果某批次产品的 不合格率高于标准,但实际是由于抽 样误差造成的,那么这可能导致不必 要的生产成本和产品退货。因此,质 量控制需要采用合适的抽样方案和统 计分析方法,以减小抽样误差的影响。
04
抽样误差的概念
定义与产生原因
定义
抽样误差是由于从总体中随机抽取样本而产生的误差,它反映了样本统计量与总体参数之间的偏差。
产生原因
由于每个样本都是随机抽取的,因此每个样本的统计量都可能不同,从而导致抽样误差的产生。
正态分布的性质与应用
正态分布的性质与应用正态分布,又称高斯分布,是统计学中最为重要的概率分布之一,也是自然界和社会现象中常见的分布。
在现代统计学和数据科学领域,正态分布被广泛运用于数据建模、假设检验、预测分析等方面。
本文将探讨正态分布的性质与应用,帮助读者更好地理解和应用正态分布。
什么是正态分布正态分布是一种连续型的概率分布,其特点是以其均值μ为对称轴,标准差σ决定了分布的幅度。
正态分布的概率密度函数可表示为:其中,为随机变量,为均值,为标准差。
正态分布可以用一个钟形曲线图形来表示,曲线呈现出对称性,集中在均值附近。
正态分布的性质性质一:均值、中位数和众数相等在正态分布中,均值、中位数和众数三者相等,即处于对称轴上。
这是正态分布特有的性质,也是其具有对称性的表现。
性质二:68-95-99.7规则正态分布有一个重要的性质就是68-95-99.7规则,即在一个符合正态分布的数据集中:大约68%的数据落在均值附近的一个标准差范围内;大约95%的数据落在均值附近的两个标准差范围内;大约99.7%的数据落在均值附近的三个标准差范围内。
这一规则在实际应用中经常被用来进行数据的初步筛查和判断。
性质三:线性组合仍为正态分布若将两个或多个独立随机变量的线性组合,其结果仍然服从正态分布。
这个性质在实际应用中具有很大的意义,例如投资组合收益率的计算、工程测量误差的传递等。
正态分布在实际应用中的应用统计推断在统计学中,正态分布广泛应用于参数估计和假设检验。
通过对样本数据进行假定正态分布检验或利用正态分布进行置信区间估计和假设检验,可以有效地进行统计推断。
财务建模在金融领域,股票收益率、汇率变动等往往服从正态分布。
基于这一假设,可以利用正态分布进行风险评估、资产配置、期权定价等方面的建模与分析。
生物学领域在生物学研究中,许多生物特征如体重、身高等符合正态分布。
科研人员可以利用正态分布对这些特征进行统计描述、比较和预测,有助于科学研究。
质量控制在生产制造领域,产品尺寸、质量等往往服从正态分布。
第三章 正态分布及其应用
二、标准正态分布
正态分布是一个分布族,对应于不同的参数 和 会产生不同位置、不同形状的正态 分布,为了应用方便,我们将正态分布转化成标准正态分布。
u x
f (X )
1
(x )
2
2
e
2
2
, X
ห้องสมุดไป่ตู้
(u )
1 2
u
2
e
2
, u
由频数分布表可知尿汞值呈偏态分布,且尿汞值仅 以过高为异常(单侧) ,所以采用百分位数法计算 上侧界值即求第 95 百分位数 P95。 公式: P
X
L
i fx
(n x%
8 .0 11
fL )
PX 4 0 .0
( 2 8 2 9 5 % 2 6 3 ) 4 3 .6 ( / L )
正 态 分 布
正态分布是医学和生物学中最常见,也是最重要的一种连续性分布,如正常人的 身高,体重,红细胞数,血红蛋白等。我们可以从频数表和频数图对正态分布进行研 究。 120 名正常成年男子红细胞计数的频数表(×1012/L)
组段(1) 3.20~ 3.50~ 3.80~ 4.10~ 4.40~ 4.70~ 5.00~ 5.30~ 5.60~ 5.90~6.20 合计 频数(2) 2 5 10 19 23 24 21 11 4 1 120 频率(%) (3) 1.7 4.2 8.3 15.8 19.2 20.0 17.5 9.2 3.3 0.8 100.0 累计频数(4) 2 7 17 36 59 83 104 115 119 120 累计频率(%)(5) 1.7 5.9 14.2 30.0 49.2 69.2 86.7 95.9 99.2 100.0
正态分布及其实际应用
正态分布及其实际应用正态分布是概率论和数理统计中最为重要的分布之一,广泛应用于各个领域,如物理学、化学、生物学、医学、社会科学等。
本文将介绍正态分布的概念、性质、实际应用及其意义。
1.概念$f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-(x-\mu)^2/2\sigma^2}$x为随机变量,μ为均值,σ为标准差,e为自然对数的底数,π≈3.14。
2.性质(1)对称性:正态分布的概率密度函数关于均值轴呈对称分布,即在μ左右相同。
(2)峰度:正态分布的峰度为3,表示相对于正态分布而言,它的峰度较低、扁平。
(3)尾部:正态分布的尾部非常长,远远超过其他分布。
(4)标准正态分布:当μ=0,σ=1时,称为标准正态分布(Standard Normal Distribution),记作Z。
(5)标准化:任何正态分布都可以通过标准化将其转化为标准正态分布。
3.实际应用(1)自然科学领域:在自然科学领域,正态分布是最常见的分布之一,如测量误差、实验误差、天文观测误差等都可以用正态分布来描述。
(2)社会科学领域:在社会科学领域,正态分布被广泛应用于家庭收入、身高体重等数据分析中,也可以用来解释一些现象,如IQ分布、心理测试分数分布等。
(3)金融领域:在金融领域,正态分布所具有的对称性、峰度和长尾等特征,被广泛用来描述股价变动、货币汇率变动等现象。
(4)医学领域:在医学领域,正态分布被用来描述许多生理指标的分布,如体温、心跳率、血压等,也可以用来评估一些医学实验数据。
4.意义正态分布在统计学中占有着重要的地位,其背后有着深刻的意义。
正态分布可以看作是各种复杂过程的近似,而且许多自然界的随机现象都可以近似地看成正态分布。
通过对正态分布的深入研究,我们能够揭示自然界中普遍存在的规律,并开发出一系列实用的工具方法,如最小二乘法、置信区间、假设检验等。
正态分布被认为是统计学的基础和核心之一。
5.结论正态分布是一种非常重要的分布,具有对称性、峰度和长尾等特征,应用广泛。
[医学]第三章 统计学正态分布及其应用(医学统计学)
根据所选定的百分界限,会造成假阳性 或/和假阴性。 如何选定百分位数,以平衡假阳性和假阴 性:
(1)正常人的分布和病人的分布没有重 叠,这是只要求减少假阳性,则取99%较 为理想。
正常人
病人
诊断界值
(2)正常人分布与病人分布有重叠
假阴性漏 诊)
假阳性(误 诊)
正常人
病人
诊断界值
a.如需兼顾假阳性和假阴性,取95%较 适当;
二、正态分布的两个参数
(1)μ-位置参数: 当 σ一定时,μ越大,曲线越向右移动;
μ越小,曲线越向左移动。 (2)σ-离散度参数,决定曲线的形态:
当μ一定时, σ越大,表示数据越分散,曲线越“胖”; σ越小,表示数据越集中,曲线越“瘦”。
三、正态曲线下面积分布规律
无论μ σ取什么值,正态曲线与横轴间的 面积总等于1
4.72
例3.3 已知 X=121.95cm, S=4.72cm 欲估计身高界于116.5-119.0cm范
围内的7岁男童比例及人数。
求该面积
-1.15 -0.63
Ф(u1) =Ф(-1.15)=0.1251
Ф(u2) =Ф(-0.63)=0.2643
Ф(u2)- Ф(u1) = 0.2643 - 0.1251
b.如主要目的是减少假阳性(如用于确 诊病人或选定科研病例),宁取99%。
c.如主要目的是减少假阴性(如用于初 筛搜查病人),宁取80%或90%。
6、选择适当制定方法(见下)。 (三)制定医学参考值范围常用方法:
1、正态分布法
(1)适用范围:(近似)正态分布或对数正态分布 资料
x (2)计算公式: ±uS x 双侧: 95% ±1.96S
(1)白细胞数过高和过低均属于异常, 需制定下限(最小值)和上限(最大 值),称双侧医学参考值范围。
正态分布及其应用
正态分布及其应用
正态分布(也被称为高斯分布)是概率统计学中常见的一种连续型概率分布。
正态分布的概率密度函数具有钟形曲线的特征,它由两个参数决定:均值μ和方差σ²。
正态分布在许多实际问题中具有广泛的应用。
以下是一些常见的应用:
1. 自然科学研究:正态分布被广泛用于描述许多自然现象,如测量误差、实验数据分布等。
2. 金融领域:正态分布被用于描述许多金融指标的变动,如股票价格、债券收益率等。
投资者可以利用正态分布进行风险管理和投资决策。
3. 质量控制:正态分布被应用于质量控制,例如在制造业中检测产品的质量是否合格。
4. 医学研究:正态分布经常用于研究人群的生理指标或疾病的发病率,如身高、体重、血压等。
5. 教育测量:正态分布可应用于评估学生的考试成绩、能力水平等。
6. 数据分析:正态分布常用于数据分析和拟合,在假设检验、参数估计和统计推断等方面被广泛使用。
总之,正态分布在许多领域中都有广泛的应用,特别是在统计学和概率论中被广泛研究和应用。
正态分布的重要性及应用
正态分布的重要性及应用正态分布,也称为高斯分布或钟形曲线,是统计学中最重要的概率分布之一。
它在自然界和社会科学中的应用非常广泛,对于理解和解释各种现象具有重要意义。
本文将探讨正态分布的重要性及其在不同领域的应用。
一、正态分布的重要性正态分布在统计学中具有重要的地位,主要体现在以下几个方面: 1. 中心极限定理的基础中心极限定理是统计学中的重要定理之一,它指出当样本容量足够大时,样本均值的分布将近似于正态分布。
中心极限定理的应用使得正态分布成为了统计推断的基础,使得我们可以通过样本数据对总体进行推断。
2. 参数估计的基础正态分布在参数估计中起到了重要的作用。
在许多情况下,我们需要通过样本数据来估计总体的参数,例如均值和方差。
由于正态分布的性质,当样本容量足够大时,样本均值的分布将近似于正态分布,从而可以使用正态分布的性质进行参数估计。
3. 假设检验的基础假设检验是统计学中常用的推断方法之一,用于判断总体参数是否符合某种假设。
正态分布在假设检验中起到了重要的作用,特别是在大样本情况下,可以使用正态分布的性质进行假设检验。
二、正态分布的应用正态分布在各个领域都有广泛的应用,下面将介绍一些常见的应用场景。
1. 自然科学正态分布在自然科学中的应用非常广泛。
例如,在物理学中,正态分布可以用来描述粒子的速度分布;在化学中,正态分布可以用来描述反应速率的分布;在生物学中,正态分布可以用来描述生物体的身高、体重等特征的分布。
2. 社会科学正态分布在社会科学中也有重要的应用。
例如,在经济学中,正态分布可以用来描述收入、消费等经济指标的分布;在心理学中,正态分布可以用来描述智力、性格等心理特征的分布;在教育学中,正态分布可以用来描述学生的考试成绩分布。
3. 工程技术正态分布在工程技术领域也有广泛的应用。
例如,在质量控制中,正态分布可以用来描述产品的尺寸、重量等质量指标的分布;在电子工程中,正态分布可以用来描述电子元件的参数分布;在通信工程中,正态分布可以用来描述信号的噪声分布。
第三讲正态分布及其应用要点
第三讲正态分布及其应用要点正态分布是概率统计学中最重要的概率分布之一,也是最常见的连续型概率分布之一、在应用中,正态分布常常被用来描述随机实验中连续型随机变量的分布规律。
下面我将介绍正态分布的定义、性质及其在实际应用中的一些要点。
正态分布是指在数学上由期望值μ和方差σ²完全确定的一簇曲线以及它们之上的概率分布。
其定义为:f(x) = (1/√(2πσ²)) * exp(-((x-μ)² / (2σ²)))其中,f(x)表示随机变量X的概率密度函数,μ和σ²分别为正态分布的期望值和方差。
由于正态分布的特殊性质,它具有以下几个重要的性质:1.对称性:正态分布呈镜像对称分布,其曲线关于期望值μ对称。
2.峰度:正态分布的峰度是常数3,意味着正态分布的数据相对于均值较为集中,尖峭。
3.概率密度函数的特点:正态分布的概率密度函数图像呈钟形曲线,大部分数据集中在均值附近,随着离均值的距离增大,概率密度逐渐减小。
正态分布在实际应用中具有广泛的应用,几乎在所有领域都能找到其身影。
以下是正态分布在实际应用中的一些要点:1.统计推断:许多统计推断方法都是基于正态分布的假设进行的,例如参数估计、假设检验和置信区间估计等。
因此,正态分布在统计学中扮演了重要的角色。
2.风险管理:正态分布广泛应用于金融领域的风险管理。
例如,根据股票价格的正态分布特征,可以进行股价的波动性分析和期权定价等。
3.质量控制:正态分布在质量控制中被广泛应用。
例如,生产线上的产品尺寸、重量等属性往往符合正态分布,通过正态分布的参数估计和概率分布计算,可以对生产过程进行控制和优化。
4.教育评估:在教育领域中,正态分布被用来评估学生的成绩分布。
例如,常用的标准化考试(如SAT、高考)成绩可以通过正态分布来进行阈值的设定和学生的成绩排名。
5.自然科学研究:正态分布在自然科学研究中也有广泛应用。
例如,物理学中的测量误差、生态学中的种群分布、生物学中的生物体测量等往往服从正态分布。
[课件]第三章 正态分布及其应用PPT
第 一 节
正态分布的概l Distribution)
(一)、正态分布的概念
f ( X ) 1.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 3.8 4.2 4.6 5.0 5.4 5.8 X
图3-1 某地成年男子红细胞数的分布逐渐接近正态分布示意图
… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …
-4
-3
-2
-1
01
1
2 2
2
3
3 4
3
5
6
7
1
图3-3 三种不同均数的正态分布
1
2
3
-5
-4
-3
-2
1
-1
0
1
2
2
3
3
4
5
图3-4 三种不同标准差的正态分布
5、正态曲线下的面积分布有一定的规律: ⑴. 无论μ与σ取何值, 正态曲线与横轴所 夹的面积恒等于1 (100%); ⑵. 正态曲线下的面积有一定的分布规律.
f ( X ) 1.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 3.8 4.2 4.6 5 5.4 5.8 X
f (X )1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 3.6 4 4.4 4.8 5.2 5.6 6 X
25 20
人 数
15 10 5 0 110 112 114 116 118 120 122 124 126 128 130 132 134 136
( u )
X u
u ~ N(0,1 )
1 e , u 2
2 u 2
4.第三章 正态分布及其应用(第3次课)
正态分布及其应用课件下载Email:yixuetjx@ 密码:000000变异指标小结1.极差较粗,适合于任何分布;2.四分位间距比极差稳定,但仍未考虑每个观察值的变异。
常用于:①偏态分布资料; ②分布不明;③分布末端无确切值;3.标准差与均数的单位相同,最常用,适合于近似正态分布;4.变异系数主要用于单位不同或均数相差悬殊资料;5.平均指标和变异指标分别反映资料的不同特征,常配套使用。
如正态分布:均数、标准差;偏态分布:中位数、四分位间距正态分布及其应用(Normal distribution)一. 正态分布的概念和特征二. 正态曲线下面积的分布规律三. 标准正态分布的性质四. 正态分布的应用【学习要求】¾掌握正态分布的概念、图形特征、¾掌握u转换的思想及方法,其图形的面积规律及求法。
¾掌握医学参考值范围的求法。
在医学卫生领域中,许多变量的频数分布是中间(靠近均数处)频数多,两边频数少,且左右对称。
如人体的尺寸、许多生化指标等。
等。
这种变量的频数分布规律可用概率论中的一种重要的随机变量分布—正态分布(Normal distribution)加以描述。
一.正态分布的概念和特征1.正态分布的概念正态曲线( normal curve):是一条高峰位于中央,两侧逐渐下降并完全对称,曲线两端永远不与横轴相交的钟形曲线。
若变量x 的频率曲线对应于数学上的正态分布曲线,则称该变量服从正态分布。
二.正态密度函数曲线下的面积规律③曲线下在区间(μ-σ,μ+σ)的面积为68.27%,曲线下在区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)的面积为95.00%,曲线下在区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)的面积为99.00%。
三、标准正态分布实际工作中,常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数,以便估计该区间的例数占总例数的百分数(频数分布)或观察值落在该区间的概率。
对于不同的参数μ和σ会产生不同位置、不同形状正态分布,(x1,x2)范围内的面积也不同,计算起来很麻烦。
正态分布及其应用
正态分布及其应用在我们的日常生活和众多科学领域中,正态分布是一个极其重要的概念。
它如同一位默默工作的幕后英雄,虽然不常被人们直接提及,但却在各个角落发挥着关键作用。
那什么是正态分布呢?想象一下,我们测量一群人的身高,会发现大多数人的身高都集中在一个中间范围,只有少数人特别高或特别矮。
这种大多数数据集中在中间,两端逐渐减少的分布情况,就是正态分布。
它的形状就像一个对称的钟形,所以也被称为“钟形曲线”。
正态分布具有几个显著的特点。
首先,它是对称的,这意味着数据在均值的两侧分布是相同的。
其次,它的均值、中位数和众数是相等的,都处于曲线的中心位置。
而且,正态分布的概率密度函数具有特定的数学表达式,这使得我们能够进行精确的计算和分析。
为什么正态分布如此常见呢?这是因为许多自然和社会现象都受到多种随机因素的综合影响。
例如,学生的考试成绩,受到他们的学习能力、努力程度、考试当天的状态等多种因素的作用。
这些因素相互交织,最终导致成绩呈现出正态分布的特征。
在教育领域,正态分布有着广泛的应用。
教师可以通过对学生考试成绩的分析,了解整个班级的学习情况。
如果成绩符合正态分布,说明教学效果可能较为正常。
但如果出现偏态分布,比如成绩普遍过高或过低,就可能提示教学中存在问题,需要调整教学方法或难度。
在医学中,正态分布同样重要。
比如,测量人群的血压、身高、体重等生理指标,通常都呈现正态分布。
医生可以通过这些数据来判断一个人的健康状况是否正常。
如果某个人的指标偏离了正态分布的范围,可能就意味着存在健康风险,需要进一步的检查和治疗。
在金融领域,正态分布也被广泛应用于风险评估。
股票的收益率、资产的价格波动等往往近似服从正态分布。
投资者可以利用这一特性,通过计算均值和标准差来评估投资组合的风险和收益。
在工业生产中,正态分布可以用于质量控制。
例如,生产一批零件,其尺寸的误差往往符合正态分布。
通过设定合理的公差范围,企业可以确保大部分零件符合质量标准,同时对超出范围的少数次品进行及时处理和改进生产工艺。
正态分布及其应用课件
表3.1 100名12岁男童血红细胞计数的实际分布与理论分布的比较
血红细胞计数 (1012个/升) 实际分布
X us X 1.00s X 1.96s X 2.58s
人数
百分数(%)
理论分布(%)
4.13~5.31
正态分布的重要性
医学上某些指标服从或近似服从正态分布; 很多统计方法是建立在正态分布基础上的; 很多其他分布的极限为正态分布。
(a )
(b )
( c)
(d )
图3.1 直方图逐渐接近一条光滑曲线
正态分布图形
.4
f (x)
.3
.2
.1
0
x
正态分布的数学形式
f (X ) 1 e
( X ) 2 2 2
2
为总体均数,为总体标准差 π为圆周率,e为自然对数的底
X为变量,代表横轴的数值,f(X)为纵轴数值。
正态分布的表示
用N(μ,σ2)表示均数为μ ,标准差为σ的正态
分布,可写作:
X~ N(μ,σ2)
例如: X ~ N(120,8.22)
X ~ N(5,32)
正态分布曲线的三个特点 集中性 对称性 均匀变动性
S(-, )=0.5 -3)=0.1587 -2 -1 )=0.0013 )=0.0228
S(-, +1 +3 +2 )=1 )=0.8413 )=0.9987 )=0.9772
-3 -2 -
+ +2 +3
-4
-3
-2
-1
0
1
第三章 正态分布及其应用
对任何参数的正态分布,都可以通过一 X 个简单的变量变换 u 化成 0 和 1 的标准正态分布。通常,可以利用
标准正态分布表求出与原始变量X有关的概
率值。
正态分布
X1 X2
X3
……
X ~ N ( , )
2
( X )2 2 2
1 f (X ) e 2
95
99
表4 参考值范围所对应的百分位数 单 侧 双 侧 百分范围 下限 上限 下限 上限 (%) 90 P10 P90 P5 P95
在此范围内则不作舍弃处理。
6、正态分布是许多统计方法的理论基础: ⑴ 某些统计量的抽样分布是在正态分布 的基础上推导出来的; ⑵ 某些分布的极限分布为正态分布。 在一定条件下均可按正态近似的原理 来处理。
第三节 医学参考值范围
(Reference Value Range)
一、基本概念
通常指绝大多数正常人的解剖、 生理、生化、免疫及组织代谢产物
0.0013 0.0013 0.0013 0.0012 0.0012 0.0011 0.0011 0.0011 0.0010 0.0010 … … …
…
…
…
…
…
…
…
-2.5
… -1.9 … -1.0 … -0.0
0.0062 0.0060 0.0059 0.0057 0.0055 0.0054 0.0052 0.0051 0.0049 0.0048
1.估计频数分布: 利用标准正态分布曲 线下面积的分布规律, 进行频数分布 的估计。
例: 140名成年男子的红细胞数近似服从 正态分布, 均数=4.78×1012/L, S=0.38 ×1012/L.
4[1].第三章 正态分布及其应用(第3次课)
正态分布及其应用课件下载Email:yixuetjx@ 密码:000000变异指标小结1.极差较粗,适合于任何分布;2.四分位间距比极差稳定,但仍未考虑每个观察值的变异。
常用于:①偏态分布资料; ②分布不明;③分布末端无确切值;3.标准差与均数的单位相同,最常用,适合于近似正态分布;4.变异系数主要用于单位不同或均数相差悬殊资料;5.平均指标和变异指标分别反映资料的不同特征,常配套使用。
如正态分布:均数、标准差;偏态分布:中位数、四分位间距正态分布及其应用(Normal distribution)一. 正态分布的概念和特征二. 正态曲线下面积的分布规律三. 标准正态分布的性质四. 正态分布的应用【学习要求】¾掌握正态分布的概念、图形特征、¾掌握u转换的思想及方法,其图形的面积规律及求法。
¾掌握医学参考值范围的求法。
在医学卫生领域中,许多变量的频数分布是中间(靠近均数处)频数多,两边频数少,且左右对称。
如人体的尺寸、许多生化指标等。
等。
这种变量的频数分布规律可用概率论中的一种重要的随机变量分布—正态分布(Normal distribution)加以描述。
一.正态分布的概念和特征1.正态分布的概念正态曲线( normal curve):是一条高峰位于中央,两侧逐渐下降并完全对称,曲线两端永远不与横轴相交的钟形曲线。
若变量x 的频率曲线对应于数学上的正态分布曲线,则称该变量服从正态分布。
二.正态密度函数曲线下的面积规律③曲线下在区间(μ-σ,μ+σ)的面积为68.27%,曲线下在区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)的面积为95.00%,曲线下在区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)的面积为99.00%。
三、标准正态分布实际工作中,常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数,以便估计该区间的例数占总例数的百分数(频数分布)或观察值落在该区间的概率。
对于不同的参数μ和σ会产生不同位置、不同形状正态分布,(x1,x2)范围内的面积也不同,计算起来很麻烦。
概率论与数理统计中的正态分布及应用
概率论与数理统计中的正态分布及应用摘要:在很多现实问题中,我们需要模拟服从一定分布的随机数,这有利于我们解决实际问题,做出预测以致于采取适当措施,避免危机的出现。
本文探讨了概率论与数理统计中的正态分布及应用。
关键词:正态分布概率论数理统计应用一、正态分布定义二、正态分布的性质正态分布的变量的频数分布由μ、σ完全决定。
集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。
对称性:正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。
均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。
正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N(μ,σ)。
均数μ决定正态曲线的中心位置;标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。
σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平。
μ变换:为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。
μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。
正态分布以x=μ为对称轴,左右完全对称。
正态分布的均数、中位数、众数相同,均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散;σ越小,数据分布越集中。
也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平;反之,σ越小,曲线越瘦高。
三、正态分布的实例应用比如正态分布在钢索误差理论中的应用。
索长制作误差的正态分布随机模型对于钢索的制作误差,每个误差都是一个随机变量,而且每一个制作误差都是实际存在并且相互独立的,每一个误差对于误差总体分布都影响较大。
这些现象正好符合林德伯格提出的正态分布随机变量的性质,所以本文采用正态分布的随机模型来描述一般误差的随机分布。
首先,假设每段索的测量值个数为n个,根据这个测量结果建立误差的正态分布模型。
设每一段索的误差分布值iξ是一个关于索长的分段函数。
根据概率统计的方法可以得出这些:四、正态分布在质量管理及工程中的应用质量管理是以数据为基础的活动,数理统计就是把大量实地测量得来的数据进行分析研究的一种方法。
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⑵ 抽样应遵循随机化的原则 保证总体中每一个个体都有相同的机会被抽中 ⑶ 抽取的样本含量应足够大 原因:参考值范围是根据样本数据估计的。 只有样本含量足够大时,样本分布才越接近总体分 布,所得结果才能比较真实的反映总体的情况。 样本含量的要求:一般 n 1 0 0
2.控制测量误差 统一测量的方法、仪器、试剂、精密度、操作熟 练程度,以便将测量的误差控制在一定的范围内。
所以该地正常人的尿汞值的 95%医学参考 值范围为 43.6( / L )
红细胞 过高与过低 尿铅 肺活量 过高 过低
5.选择合适的百分界限
参考值范围是指绝大多数正常人的测定值应该所在的范围。 “绝大多数” :习惯上指 80%、90%、95%或 99%。
人 数 正常人 目的: 1. 减少假阳性(确诊病人)-减 少把正常人诊断为病人的 可能性。较大的百分界限 假阳性 上限值 2. 减少假阴性(病人初筛)-减 少把病人诊断为正常人的 可能性。较小的百分界限 实际中最好结合正常人和病人 的数据分布特点,权衡假阳性 和假阴性的比例,选择一个适 当的百分界限。
由频数分布表可知尿汞值呈偏态分布,且尿汞值仅 以过高为异常(单侧) ,所以采用百分位数法计算 上侧界值即求第 95 百分位数 P95。 公式: P
X
L
i fx
(n x%
8 .0 11
fL )
PX 4 0 .0
( 2 8 2 9 5 % 2 6 3 ) 4 3 .6 ( / L )
布,记作 X 准差。
~ N ( , )
2
, 为 X 的总体均数, 为总体标
2.正态分布的特征
⑴在直角坐标的横轴上方呈钟形曲线,两端与 x 轴永不相交,且以
x 为对称轴,左右完全对称。
⑵ 在 x 处, 离 ,
f (X )
f (X )
取最大值,其值为
f ( )
1
2
参考值范围实际是已知面积去求相应的区间。 (面积或概率)95%—— (
1.96 , 1.96 )
由于我们采用的是抽样研究,通常用样本指标去估计总 体指标,所以 95%参考值范围为 计算:下限: X 1.96 S 4.06 1.96 0.654 2.78( m m ol / L ) 上限: X 1.96 S 4.06 1.96 0.654 5.34( m m ol / L ) 所以正常成年女子血清总胆固醇的 95%参考值范围为 (2.78mmo)
2
2
X
e
2
2
dx
,分布函数
F ( X ) 表示曲线下区间 ( , X ) 的面积。
⑵ 曲线下面积的分布规律 X 轴与正态曲线所夹面积恒等于 1 或 100% (频率) 区 ; 间 ( , ) 的面积为 68.27%, 区间 ( 1.645 , 1.645 ) 的 面积为 90%,区间 ( 1.96 , 1.96 ) 的面积为 95.00%, 区间 ( 2.58 , 2.58 ) 的面积为 99.00%,
正态分布的应用 例: 调查某单位 101 名正常成年女子的血 清总胆固醇,得其均数 X 准差 S
0.654 m m ol / L
4.06 m m ol / L
,标
。试估计该单位正常
女子血清总胆固醇在 4.00mmol/L 以下者及 5.00mmol/L 以下者各占正常女子总人数的 百分比。
,并且 x 越远
值越小。
⑶ 正态分布有两个参数:一个为位置参数 ,一个为形态参数 。
σ
1
σ μ
1
2
μ
2
固定σ,改变μ
μ 固定μ,改变σ
3,正态分布曲线下面积
⑴ 某一区间曲线下面积的求法 对概率密度函数
f (X ) 1
(x )
2
2
e
2
2
, X
积分
分布函数
F (X )
正 态 分 布
正态分布是医学和生物学中最常见,也是最重要的一种连续性分布,如正常人的 身高,体重,红细胞数,血红蛋白等。我们可以从频数表和频数图对正态分布进行研 究。 120 名正常成年男子红细胞计数的频数表(×1012/L)
组段(1) 3.20~ 3.50~ 3.80~ 4.10~ 4.40~ 4.70~ 5.00~ 5.30~ 5.60~ 5.90~6.20 合计 频数(2) 2 5 10 19 23 24 21 11 4 1 120 频率(%) (3) 1.7 4.2 8.3 15.8 19.2 20.0 17.5 9.2 3.3 0.8 100.0 累计频数(4) 2 7 17 36 59 83 104 115 119 120 累计频率(%)(5) 1.7 5.9 14.2 30.0 49.2 69.2 86.7 95.9 99.2 100.0
二、标准正态分布
正态分布是一个分布族,对应于不同的参数 和 会产生不同位置、不同形状的正态 分布,为了应用方便,我们将正态分布转化成标准正态分布。
u x
f (X )
1
(x )
2
2
e
2
2
, X
(u )
1 2
u
2
e
2
, u
P9 5
P5
正态分布法 例:已知正常成年女子血清总胆固醇均数
X 4.06 m m ol / L , S 0.654 m m ol / L ,试估计正常
成年女子血清总胆固醇的 95%参考值范围(双侧)。 原理:正态分布曲线下面积的分布规律 区间 (
1.96 , 1.96 ) ——(面积或概率)95%
u u1 u2
x
x X S x1 X S x2 X S 4 .0 0 4 .0 6 0 .6 5 4 5 .0 0 4 .0 6 0 .6 5 4 1 .4 4 0 .0 9
x1 x2
参考值范围 一.基本概念
3.判断是否需要分组测定参考值范围 例:欲制定正常人肺活量的参考值范围,经研究 发现该指标在男女间有明显的差别,且差别具有 实际意义,因此肺活量的参考值范围应按照不同 的性别分别制定。
4.确定取单侧还是双侧 依据:实际用途和专业知识 例: 指标 异常情况 单、双侧 上、下限 双侧 单侧 单侧 上限和下限 上限 下限
二.制定参考值范围的步骤
1. 2. 3. 4. 5. 6. 从正常人总体中抽样 控制测量误差 判定是否需要分组确定参考值范围 决定取单侧还是双侧 选定合适的百分界限 根据资料的分布类型选定适当的方法进行参 考值范围的估计
1.从正常人总体中抽样: 注意以下几点: ⑴ 正确理解正常人的含义 正常人:不是一点小病都没有的人,而是排除 了对研究指标有影响的疾病或因素的人。 例如:研究某市成人血铅的参考值范围,是以 留住该市一年以上、无明显肝肾疾病、无铅作 业或接触史的成人作为被研究的正常人总体。
红细胞计数
所有长方形面积之和等于1或100%
利用正态分布曲线特点来描述正态分布的特征
概 率 密 度
正态分布曲线
红细胞计数
一、 正态分布的概念和特征
1. 概念 如果随机变量
f (X ) 1
X
2
的分布服从概率密度函数
, X
(x )
2
e
2
2
, 则称 X 服从正态分
25 20 频 数 15 10 5
长方形的高度等于频 数
3.20
3.80
4.40
5.00
5.60
6.20
红细胞计数
频数分布以均数为中心,向两侧逐渐减少,并且基本对称
0.7 0.6 0.5
长方形的面积等于频 率
频 率 密 度
0.4 0.3
(频率/组距) 0.2 0.1 3.20 3.80 4.40 5.00 5.60 6.20
假阴性
病人
以单侧上限为例
6.根据资料的分布类型选定适当的方法进行参 考值范围的估计
不同分布类型下的95%参考值范围估计方法
分布类型 估计方法 双侧 正态分布 偏态分布 正态 分布法 百分位数法
X 1 .9 6 S
公式 单侧上限
X 1 .6 4 S
单侧下限
X 1 .6 4 S
P2 .5 和 P9 7 .5
1.定义 医学参考值(medical reference value): 是指包括绝大多数正常人的人体形态、功能和 代谢产物等各种生理及生化指标常数, 也称正常值。 2.一点说明 由于个体间存在差异,医学参考值并非常数, 而是在一定范围内波动,因此采用医学参考值范围 (reference ranges)作为判定正常和异常的参考标 准。
X ~ N ( , )
( x1 , x 2 )
标准化变换
u ~ N (0,1)
( u1 , u 2 )
u
1 2
u
2
e
2
du
将正态分布转化成标准正态分布后,同样关心其曲线下面积。为了应用方便,统计学家 编制了 u 界值表(p402) (表示的区间 ( , u ) 下的面积) ,通过查表可以得知一定区间标 准正态分布曲线下的面积。 由于我们实际面对的大多是正态分布,因此可采用如下的方法求其曲线下面积: 正态分布 美元 标准正态分布 人民币 商品 查表求面积
百分位数法 例:测得某年某地 282 名正常人的尿汞值如下表,试制定 正常人尿汞值的 95%参考值范围。
某年某地 282 名正常人尿汞值 ( g / L ) 测量结果 尿汞值 频数 f 累计频率(%) 累计频数 f 0~ 8.0~ 16.0~ 24.0~ 32.0~ 40.0~ 48.0~ 56.0~ 64.0~72.0 45 64 96 38 20 11 5 2 1 45 109 205 243 263 274 279 281 282 16.0 38.6 72.7 86.2 93.3 97.2 98.9 99.6 100