行唐县第一中学正态分布课件

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《正态分布》教学课件(2024)

《正态分布》教学课件(2024)

2024/1/29
4
正态分布定义及特点
特点
分布的形状由标准差决定,标准 差越小,曲线越陡峭;标准差越 大,曲线越平缓。
定义:正态分布是一种连续型概 率分布,描述了许多自然现象的 概率分布情况。在统计学中,正 态分布又被称为高斯分布。
2024/1/29
曲线呈钟形,对称于均值,且均 值、中位数和众数相等。
正态分布在实际问题中解 决方案
2024/1/29
24
问题背景描述
2024/1/29
实际问题中,很多数据分布情况呈现出一种钟型曲线, 即正态分布。 正态分布在自然界、社会科学、工程技术等领域都有广 泛应用。
掌握正态分布的性质和参数估计方法,对于解决实际问 题具有重要意义。
25Βιβλιοθήκη 解决方案设计思路确定问题背景和数据来源,对数据进行 收集和整理。
02
正态分布是一种连续型概率 分布,具有钟形曲线特征。
03
正态分布的概率密度函数由 均值和标准差决定。
29
关键知识点总结回顾
正态分布具有对称性 、可加性和稳定性等 重要性质。
标准正态分布是均值 为0、标准差为1的正 态分布。
2024/1/29
标准正态分布及其性 质
30
关键知识点总结回顾
标准正态分布的概率密度函数具有标准形式,便于计算和分析。
如果数据符合正态分布,则可以利用正 态分布的性质和参数估计方法,对数据
进行建模和分析。
2024/1/29
利用统计分析方法,对数据进行描述性 统计和推断性统计,判断数据是否符合 正态分布。 根据建模结果,对实际问题进行解释和 预测,提出相应的解决方案。
26
具体实施步骤和结果展示

正态分布ppt课件统计学

正态分布ppt课件统计学
详细描述
人类的身高和体重分布情况符合正态分布的特征。这是因为个体的生长发育受到多种因 素的影响,导致身高和体重的差异。根据正态分布规律,大部分人的身高和体重值会集 中在平均值附近,而偏离平均值越远的人数逐渐减少。这种分布形态有助于评估个体的
生长发育状况,并识别出异常身高和体重的个体。
股票价格波动
总结词
卡方检验
总结词
卡方检验是一种非参数检验方法,用于比较实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。
详细描述
卡方检验通过计算卡方值和对应的P值来判断实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。卡方值越大,P值越小,说明差 异越显著。
05
正态分布的实例分析
考试分数分布
总结词
考试分数分布通常呈现正态分布的特点,即大部分考生成绩集中在平均分附近,高分和低分均呈下降趋势。
03
正态分布的性质
钟形曲线
钟形曲线
正态分布的图形呈现钟形 ,中间高,两侧逐渐降低 ,对称轴为均值所在直线 。
概率密度函数
描述正态分布中取任意值 的概率大小,函数曲线下 的面积代表概率。
曲线下面积
正态分布曲线下的面积为1 ,表示随机变量取值在一 定范围内的概率。
平均数与标准差
平均数
正态分布的均值,表示数据的中 心位置,所有数据值加起来除以 数据个数得到。
概率密度函数
正态分布的概率密度函数公式为: $f(x) = frac{1}{sqrt{2pisigma^2}} e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}}$
其中,$mu$表示平均值,$sigma$ 表示标准差,该公式描述了正态分布 曲线的形状和高度。
02
正态分布的应用
自然现象

《正态分布l》PPT课件

《正态分布l》PPT课件

▪ 随机现象或不确定性现象,有如下特点: ▪ 在一定的条件实现时,有多种可能的结果发生,事前人们不能预
言将出现哪种结果;对一次或少数几次观察或试验而言,其结果呈现 偶然性、不确定性;
▪ 但在相同条件下进行大量重复试验时,其试验结果却呈现出某种 固有的特定的规律性——频率的稳定性,通常称之为随机现象的统计 规律性。
f(x)
B
A
C x
和 对正态曲线的影响
5. 正态曲线下的总面积等于1; 6. 随机变量的概率由曲线下的面积给出。
f(x)
概率是曲线下的面积!
b
P (axb)a f(x)dx?
ab
x
7. 经验法则在正态分布中的应用: μ±σ范围内的面积为68.27% μσ范围内的面积为95% μσ范围内的面积占99%
D( X ) E[ X E ( X ) ]2
若X是 离 散 型随 机 变 量 , 则
D( X )
xi E ( X )2 pi
i 1
▪ 若X为离散型随机变量,则计算公式为:
D( X ) E[ X E ( X ) ]2
若X是 离 散 型 随 机 变 量 , 则
D( X )
xi E ( X )2 pi
▪ (2)连续型随机变量:数据间无缝隙,其取值充满整个区间,无法一一 列举每一可能值。
例如:身高、体重、血清胆固醇含量。
▪ 2.概率分布
▪ 概率分布:描述随机变量值 x i 及这些值对应概率 P(Xxi的) 表格、公式
或图形。
▪ (1). 离散型随机变量的概率分布
表 4.3 婴儿的性表别情2况婴表儿的性别情况
(3)
(4)
2.7~
正-
6
3.1~

正态分布完整ppt课件

正态分布完整ppt课件
正态性检验
使用如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等方法,对 误差项进行正态性检验,以验证其是否符合正态分布。
方差分析中F分布应用
01 02
F分布的定义
F分布是一种连续型概率分布,常用于方差分析中的假设检验。在方差 分析中,通过比较不同组间的方差与组内方差,判断各因素对结果的影 响是否显著。
筛选方法
包括单变量分析和多变量分析等,结合临床 意义和统计学显著性进行生物标志物的筛选 。
社会科学调查数据分析
社会科学调查数据特点
大量、复杂、多维度的数据,往往需要进行统计分析和数据挖掘。
正态分布在社会科学调查数据分析中的应用
通过对调查数据进行正态性检验,选择合适的数据处理和分析方法,如参数检验、回归分析等。
有对称性和单峰性。
性质
对称性:正态分布曲线关于均值对称 。
单峰性:正态分布曲线只有一个峰值 ,位于均值处。
均值、中位数和众数相等。
概率密度函数在均值两侧呈指数下降 。
正态曲线特点
01
02
03
04
形状
钟形曲线,中间高,两边低。
对称性
关于均值对称,即左右两侧形 状相同。
峰值
位于均值处,且峰值高度由标 准差决定。
05
正态分布在金融学领域应用
风险评估及资产组合优化
风险评估
正态分布用于描述金融资产的收益和风险分布,通过计算均值和标准差来评估投资组合 的风险水平。
资产组合优化
基于正态分布假设,利用马科维茨投资组合理论等方法,构建最优资产组合以降低风险 并提高收益。
VaR(Value at Risk)计算
正态分布用于计算投资组合在一定置信水平下的最大可能损失(VaR),以衡量潜在风 险。

正态分布分布ppt课件

正态分布分布ppt课件

通过样本数据可以估计总体的均值、方差等 参数,进而对总体进行推断和分析。
假设检验
质量控制
在假设检验中,通常需要比较样本数据与某 个理论分布的差异,中心极限定理提供了理 论依据。
在工业生产等领域中,可以利用中心极限定 理对产品质量进行监控和预测。
03
正态分布在各领域应用举例
自然科学领域应用
1 2
描述自然现象的概率分布 正态分布可以描述许多自然现象的概率分布情况, 如身高、体重、智商等的分布情况。
根据显著性水平和自由度 确定t分布的临界值,进 而确定拒绝域。
将计算得到的t统计量与 拒绝域进行比较,若t统 计量落在拒绝域内,则拒 绝原假设,否则接受原假 设。
配对样本t检验原理及步骤
01
02
03
04
05
原理:配对样本t检验是 提出假设:设立原假设 用于比较同一组受试者 (H0)和备择假设 在两个不同条件下的测 (H1),原假设通常为 量值是否存在显著差异 两个测量值的均值相等。 的统计方法。它基于正 态分布假设和配对设计, 通过计算t统计量来推断 两个测量值的差异是否 显著。
设立原假设(H0)和备择假 设(H1),原假设通常为样 本均值等于总体均值。
计算t统计量,公式为t=(样 本均值-总体均值)/标准误, 其中标准误=样本标准差/根 号n。
根据显著性水平和自由度确 定t分布的临界值,进而确 定拒绝域。
将计算得到的t统计量与拒 绝域进行比较,若t统计量 落在拒绝域内,则拒绝原假 设,否则接受原假设。
06
非参数检验在处理非正态数据 时应用
非参数检验方法简介
非参数检验的概念
非参数检验是一种基于数据秩次的统计推断方法,它不依赖于总 体分布的具体形式,因此适用于处理非正态数据。

《正态分布》ppt课件

《正态分布》ppt课件
《正态分布》ppt课件
目录
CONTENTS
• 正态分布基本概念 • 正态分布在统计学中应用 • 正态分布在自然科学领域应用 • 正态分布在社会科学领域应用 • 正态分布计算方法及工具介绍 • 正态分布在实际问题中案例分析
01 正态分布基本概念
CHAPTER
定义与性质
定义
对称性
正态分布是一种连续型概率分布,描述了许 多自然现象的概率分布情况。在统计学中, 正态分布又被称为高斯分布。
系统误差与随机误差
正态分布可以帮助区分系统误差和随机误差。系统误差是由于实验装置或方法本身的缺陷引 起的,而随机误差则是由于各种不可控因素引起的。通过正态分布分析,可以对这两类误差 进行识别和纠正。
化学中浓度分布规律研究
01
溶液浓度的正态分布
在化学实验中,溶液的浓度分布往往符合正态分布。通过测量不同位置
利用SPSS的图形功能,可以绘制多种统计图表,包括频率分布直 方图、正态分布曲线图等。
SPSS提供了丰富的统计分析方法,如参数估计、假设检验、方差 分析等,可以根据研究需求选择合适的方法进行分析。
06 正态分布在实际问题中案例分析
CHAPTER
质量控制过程中产品合格率评估
质量控制图
利用正态分布原理,通过绘制质 量控制图,可以直观地展示产品 质量的波动情况,从而及时发现 并处理异常波动,确保产品合格
数据输入与整理
在Excel中输入数据,并进行必要的整理,如删除重复值、处理缺失 值等。
使用内置函数计算均值和标准差
Excel提供了丰富的内置函数,可以直接计算数据集的均值 (AVERAGE函数)和标准差(STDEV函数)。
绘制图表
利用Excel的图表功能,可以根据数据快速生成频率分布直方图和正 态分布曲线图。

《正态分布》教学课件(32张PPT)

《正态分布》教学课件(32张PPT)
x (,) 标准正态曲线 10
正态密度曲线的图像特征
方差相等、均数不等的正态分布图示
μ=0 μ= -1
μ= 1
σ=0.5
若 固定
, 随 值
的变化而
沿x轴平
移, 故
称为位置
参数;
3 1 2
正态密度曲线的图像特征
μ=0
均数相等、方差不等的正态分布图示
若 固定,
=0.5
大时, 曲线 矮而胖;
小时, 曲
在下列哪个区间内?( A)
A. (90,110] B. (95,125] C. (100,120] D.(105,115]
2、已知X~N (0,1),则X在区间 (, 2) 内取值的概率
等于( D ) A.0.9544 B.0.0456 C.0.9772 D.0.0228 3、设离散型随机变量X~N(0,1),则P(X 0)= 0.5 ,
120.68260.3413, P ( 6 x 7 ) P ( 5 x 7 ) P ( 5 x 6 )
0 . 4 7 7 2 0 . 3 4 1 3 0 . 1 3 5 9 .
5、把一个正态曲线a沿着横轴方向向右移动2个单位, 得到新的一条曲线b。下列说法中不正确的是( )
P(2X2)= 0.9544 .
4、若X~N(5,1),求P(6<X<7).
27
4、若X~N(5,1),求P(6<X<7).
解:因为X~N(5,1), 5,1.
又因为正态密度曲线关于直线 x=5 对称 ,P(5x7)1 2P(3x7)1 2P(521x521)
120.95440.4772, P(5x6)1 2P(4x6)
μ= -1
y σ=0.5

正态分布 课件

正态分布  课件


• 特别地有:P(μ-σ<X≤μ+σ)= 0.6862 ;
• P(μ-2σ<X≤μ+2σ)= 0.9544 ;
• P(μ-3σ<X≤μ+3σ)= 0.9974 .
[答案] B
[解析] 仔细对照正态分布密度函数:f(x)= 21πσe-
(x-μ)2
2σ2 (x∈R),注意指数 σ 和系数的分母上的 σ 要一致,以及
正态分布
• 1.当样本容量无限增大时,它的频率分 布直方图 无限接近于 一条总体密度曲 线,在总体所在系统相对稳定的情况下, 总体密度曲线就是或近似地是以下函数的 图象:
• 其中μ和σ(σ>0)为参数.我们称φμ,σ(x)的图 象为 正态分布密度曲线,简称 正态曲线 .
• (4)曲线与x轴之间的面积为 1 ;
• (5) 当 σ 一 定 时 , 曲 线 随 μ 的 变 化而沿 x 轴 平移;
• (6)当μ一定时,曲线的形状由σ确定:σ越小,
曲线越“
瘦高”,表示总体的分布越
集中 ;σ越大,曲线越“
矮胖 ”,表示
总体的分布越 分散 .
• 4.若X~N(μ,σ2),则对任何实数a>0,概
率P(μ-a<X≤μ+a)=
称 性 得 P(3<X≤4) = P(6<X≤7) , 所 以
P(6<X≤7)=
=0.1359.
• [点评] 解此类题首先由题意求出μ及σ的
值,然后根据三个特殊区间上的概率值及
正态曲线的特点(如对称性,与x轴围成的 面积是1等)进行求解.
• [例5] 某年级的一次信息技术测验成绩近 似服从正态分布N(70,102),如果规定低于 60分为不及格,求:

《高中数学正态分布》课件

《高中数学正态分布》课件

正态分布的实例分析
1 案例一:商品售价的概率分布
探讨商品售价符合正态分布时的概率分布情况,为合理定价提供依据。
2 案例二:身高的概率分布
分析人类身高在不同群体中的分布,理解身高的统计特征和差异。
3 案例三:考试成绩的分布
研究考试成绩的正态分布特征,评估学生的相对表现和优势科目。
总结与思考
正态分布在数学与实践中的重要 性
3
应用示例
通过标准化后的数据,可以进行正态分布的统计估计、抽样与推论,并用于描述 实际情况。
正态分布的应用
统计估计
正态分布在估计总体参数和进行 置信区间估计时非常有用。
抽样与推论
正态分布可用于抽样分布的建立 和统计推断的进行。
实际情况分析
通过近似描述实际情况,例如商 品售价、身高和考试成绩的分布。
《高中数学正态分布》 PPT课件
引言
正态分布的定义
正态分布是一种连续型概率分布,具有钟形曲线,以均值μ和标准差σ来描述。
正态分布的性质
正态分布的均值、中位数和众数相等;左右对称;68%的数据落在一个标准差内;95%的数 据落在两个标准差内。
概率密度函数
密度函数的输入和输出,函数图 像
密度函数接受一个输入值x并给出对应的概率密度 值。函数图像呈现出正态分布的钟形曲线。
正态分布是统计学中最重要的概率分布之一,在自 然科学、社会科学和经济金融等领域有广泛应用。
对于其他分布的启示
正态分布的性质和应用可以启发我们研究和理解其 他概率分布。
参考文献
• 统计学与实际 • 十二年高等数学 • 数学建模及其应用 • 离散数学及其应用
均值和标准差对函数图像的影响
均值决定函数图像的中心位置,标准差影响函数图 像的分散程度。正态分布的Fra bibliotek准化1

正态分布ppt课件

正态分布ppt课件
收集数据
从实际问题中收集相关数据,如某产品的质量指 标数据。
数据拟合
使用正态分布函数对数据进行拟合,判断数据是 否符合正态分布特征。
参数估计
采用最大似然估计等方法,估计出正态分布的均 值和标准差等参数值。
案例分析:某产品质量指标服从正态分布检验
案例背景介绍
介绍某产品的质量指标数据及其背景信息。
正态性检验
选举结果预测 在政治学中,选举结果的预测也往往基于正态分布模型, 通过分析选民的支持率和投票行为来预测选举结果。
经济金融数据中正态分布检验
在金融市场中,股票价格的波动往往呈现出正态分布 的特点,即大部分价格波动都集中在平均值附近,而
极端波动出现的概率很小。
输入 收益标率题分布
在投资组合理论和风险管理中,收益率的分布也往往 假设为正态分布,以便进行风险度量和资产配置。
连续型随机变量及其性质
均匀分布
均匀分布是描述在某一区间内取值的随机变量,其取值具有等可能性。
指数分布
指数分布是描述无记忆性的随机变量的概率分布,常用于可靠性分析 和排队论中。
正态分布
正态分布是描述连续型随机变量的最重要的一种分布,具有对称性和 集中性等特点,广泛应用于自然科学和社会科学领域。
其他连续型随机变量
概率分布的概念
概率分布用于描述随机变量取不同值 的概率规律,包括离散型概率分布和 连续型概率分布。
离散型随机变量的概率分布
离散型随机变量取值为有限个或可数 个,其概率分布通常用分布列表示。
连续型随机变量的概率分布
连续型随机变量取值充满某个区间, 其概率分布用概率密度函数表示。
期望与方差
期望的概念
方差的概念
利用正态分布性质,识别 并处理回归模型中的异常 值。

《正态分布》课件

《正态分布》课件

1
定义标准正态分布
标准正态分布是均值为0,标准差为1的正态分布。
2
概率密度函数
标准正态分布的概率密度函数是标准形式的正态分布。

3
转化为标准正态分布
通过标准化方法,可以将任意正态分布转化为标准正态分布。
正态分布的应用
1 股票市场
正态分布被广泛应用于股票市场的波动性分析和预测。
2 IQ 测试
正态分布在智商测评中用于解释测试结果的分布情况。
平均数和标准差
在正态分布中,平均数和标准差决定了分布的位置和形状。
对称性
正态分布以均值为对称中心,左右两侧呈对称分布。
正态分布的概率密度函数
概率密度函数
正态分布的概率密度函数描述了不同取值的概率分 布情况。
图形表示
概率密度函数可在图形上呈现出钟形曲线的形状, 帮助理解正态分布的特点。
标准正态分布
结论
正态分布是统计学中的重要概念,具有广泛的应用领域。深入理解正态分布有助于我们在实践中进行数据分析 和预测。
《正态分布》PPT课件
# 正态分布 PPT 课件大纲 正态分布是一种常见的概率分布,广泛应用于统计学和科学研究中。
引言
正态分布是一种对称分布,具有许多重要的性质和应用。通过本节课件,我 们将了解正态分布的基本概念和实际应用。
正态分布的定义和性质
定义正态分布
正态分布是一种连续型概率分布,其概率密度函数呈钟形曲线。

正态分布课件课件

正态分布课件课件

医学研究
正态分布经常被用来描述人体的生理指标,例 如血压、体重、心率和血糖等。
工程技术
正态分布在工程技术中也有着很重要的应用, 例如在质量控制和可靠性分析中。
正态分布在数据分析中的应用
偏度和峰度
使用偏度和峰度帮助了解正态 分布的形状和分布。偏度描述 了平均值分布在曲线的何处, 而峰度则描述了曲线的陡峭程 度。
正态分布在适用性和排除异常值方面存在一 些限制。如果样本不符合正态分布,此时用 正态分布进行分析可能会导致错误的结论。
Hale Waihona Puke 正态分布的常用假设及检验假设检验
假设检验是指在一定的显著水平下,对总体参数提 出假设,并根据样本数据的分布,用统计学方法判 断原假设是否成立。
P值
P值是在假设检验中使用的一个统计量,通常一起出 现的是显著性水平。 p值是落在拒绝域的概率,越小 说明差异越显著。
正态分布优缺点
1 优点
2 缺点
正态分布具有左右对称性,易于使用和理解, 广泛适用于各行各业的数据分析。
中心极限定理
中心极限定理告诉我们,样本 均值的分布逼近于正态分布, 无论样本分布如何。这意味着 我们可以在特定条件下使用正 态分布来预测总体分布。
置信区间
使用正态分布来计算置信区间。 在数据分析中,置信区间是指 根据样本数据计算出的一个区 间,以此来推测总体参数的范 围。
正态分布的概率计算方法
1
累积分布函数
正态性检验方法
正态Q-Q图
Q-Q图是通过将样本数据分布和正态分布进行比较来检验正态性的。如果点的分布趋近于一 条直线,则样本数据符合正态分布。
Shapiro-Wilk检验
Shapiro-Wilk检验是一种经典的正态性检验方法。该检验基于样本数据的偏度、峰度、样本 大小和简单随机抽样的原则,可以判断样本数据是否符合正态分布。

正态分布课件

正态分布课件

矩估计
定义
矩估计法是利用样本矩估计总体矩的一种方法。
原理
基于概率论中的矩理论,通过样本矩来估计总体 矩。
方法
首先需要计算样本的一阶矩(均值)和二阶矩( 方差),然后用样本矩来估计总体矩。
贝叶斯估计
定义
01
贝叶斯估计法是通过贝叶斯定理来估计参数的方法。
原理
02
基于概率论中的贝叶斯定理,通过已知的先验概率和样本信息
应用
累积分布函数在统计学中 有广泛应用,如概率模拟 、置信区间的计算等。
正态分布的分位数函数
定义
正态分布的分位数函数是Φ(x) = (1/2) * [1 + erf(x / (√(2) * σ))] ,其中erf是误差函数。
解释
分位数函数描述了随机变量取值大于等于x的概率,即Φ(x) = P(X >= x)。
预测
正态分布还被用于时间 序列数据的预测,例如 在ARIMA模型中,差分 项通常假定服从正态分 布。
状态空间模型
在状态空间模型中,正 态分布被用于描述系统 扰动项的分布,以确保 模型的有效性和准确性 。
在金融风险管理中的应用
风险度量
正态分布被广泛用于金融风险度量,例如在计算VaR(风险价值 )时,通常假定回报率服从正态分布。
率密度函数为f(x)
=
(1/√(2πσ^2)) * exp(-(x-
μ)^2/(2σ^2)),其中μ为均值,σ
为标准差。
正态分布的特点
钟形曲线
正态分布的曲线呈钟形,左右对 称,最高点位于均值μ处,而标准 差σ则决定了曲线的宽度和扁平程
度。
连续性
正态分布是一种连续型概率分布, 其概率密度函数在全实数域上定义 。

《数学正态分布》PPT课件

《数学正态分布》PPT课件

A.f (x)
1
( x )2
e 22
2
C.f (x)
1
( x 1)2
e4
2 2
B.f (x)
2
e
x2 2
2
D.f (x)
1
x2
e2
2
2.设随机变量 ~ N (2,2),则 D( 1 )的值为( C ).
2
A. 1 B. 2 C. 1 D. 4 2
2。正态分布的图像
当时 0, 1,正态总体称为标准正态总体,相应的函数
F( 2 ) F( 2 ) (2) (2) 0.954 正态总体 N(, 2 )在( 3 , 3 )内取值的概率是
F( 3 ) F( 3 ) (3) (3) 0.997
上述计算结果可用下表来表示:
区间
取值概率
( , )
( 2 , 2 )

( 3 , 3 )
解:(Ⅰ)设此次参加竞赛得人数为N,竞赛成绩为x, 则x服从N(70,100)

z
x70 10
,则z服从标准正态分布N(0,1)
∴P(x≥90)=1-P(x<90)191 0700=1-Φ(2)
查正态分布表知Φ(2)=
∴P(x≥90)=
12 ∴N=526 N
(Ⅱ)设设奖的分数线约为a分
p(xa)1p(xa)1 (a1 70)0
5 52 0 60.095 1a1 7000.9049
查正态分布表知Φ
a17001.31
∴a=
∴设奖的分数线约为分
4。标准正态分布 ~ N(0,1) 在标准正态分布表中相应于x0的值 ( x0 )是
指总体取值小于x0的概率,即 ( x0 ) P( x x0 )
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2.如图所示,是一个正态曲线.试根据该图象写 出其正态分布的概率密度函数的解析式,求出总体随 机变量的均值和方差.
20
1
2
1
2
20 2
, (x)
1
2
e
(
x20)2 2 2
,
x
(,).
E(x) 20,D(x) 2
谢谢您的聆听
行唐县第一中学:刘永莉
人教版选修2-3
正态分布
河北省行唐县第一中学 刘永莉
问题一:通过高尔顿板试验,你有什么发现?能解释一下产生这种 现像的理由吗?
落在中间小槽内的小球 多,落 在两边小槽内的 小球少;小球落在中间 球槽内的概率,小球落入各个球槽的频率值为纵 坐标,则在各个球槽内小球的分布情况用频率分布直方图如何表示?
2
性质3
性质4
性质2
曲线是单峰的,它关于直线
x 对称。
性质5
当一定时,曲线的位置 由决定。曲线随着的
变化而沿x轴左右平移。
曲线与x轴之间的面积为1.
性质6
当一定时, 越小,曲线越“瘦高” , 越大,曲线越“矮胖”
1.如图是当σ取三个不同值σ1,σ2,σ3 的三种正态曲线N(0, σ2)图象,那么σ1,σ2,σ3的大小关系是________.
为:X ~ N (, 2 ) ,其中 和 为参数。
Y
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
注意:
参数 是反映随机变量取值的平均水平的特征数,
可以用样本的均值去估计。 E(x)
0 ab
参数 是衡量随机变量总体波动大小的特征数,
x 可以用样本的标准差去估计。 D(x)
已知随机变量的概率密度函数f (x)
问题三:频率分布的折线图大致是一条什么形状的曲线?
Y
0
x
:这条曲线就是(或近似地是)下面函数的图像:
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
其中实数 和 ( 0) 为参数。我们称 ,( x) 的图像为

简称

Y
0
x
如果对于任何实数a,b(a<b),随机变量X落在区间 (a,b】的概率,是由正态曲线,过点(a,0)和点(b,0)的两条x轴的 垂线,及x轴所围成的平面图形的面积,则称随机变量X服从正态分布。记
1
x2
e 2 , x (,).
2
则随机变量 的均值为(
),标准差为(
)。
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
问题五:观察正态曲线,正态曲线特点有那些?
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
Y
0
x
正态曲线的性质
曲线位于 x轴上方, 与x轴不相交。
性质1
当x 时,
取得最大值为 1 .
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