正态分布和对数正态分布
几种常见的分布
应用：假设检验。
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各种分布之间的关系
Gamma分布与指数分布、正态分布
当gamma分布的形状系数k为正整数时，gamma分布可看作k个独立的指数分布 之和，当k趋向于较大数值时，分布近似于正态分布。
在Gamma分布中：k=n（正整数）时的gamma分布可以看作n个独立的k=1的 gamma分布（即指数分布）之和，按照中心极限定理，独立同分布随机变量 之和趋于正态分布。
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六、Gamma分布
E[X]=
D[X]=
应用：用于描述随机变量X等到第K件事发生所需等候的时间。
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七、瑞利分布(Rayleigh distribution)
定义：当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分 布时，这个向量的模呈瑞利分布。
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ห้องสมุดไป่ตู้
四、对数正态分布
定义：如果一个随机变量的对数服从正态分布，那么该随机变量服从对数 正态分布。
应用：金融保险业、投资收益计算等。
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五、柯西分布(Cauchy distribution)
应用：主要应用于物理学中，它是描述受迫共振的微分方程的解。在光谱学中， 它用来描述被共振或者其他机制加宽的谱线形状。
应用：在自然情况下，均匀分布极为罕见。在实际问题中，当我们无法区分在 区间内取值的随机变量取不同值的可能性有何不同时，我们就可以假定随机变 量服从区间上的均匀分布。
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三、指数分布(Exponential distribution)
对数正态分布 标准正态分布
对数正态分布标准正态分布【对数正态分布 vs 标准正态分布：理解两种分布的特点与应用】1. 前言在统计学和概率论中，对数正态分布和标准正态分布是两个重要的概念。
它们在金融、医学、生态学等领域有着广泛的应用，对于理解和分析数据具有重要意义。
本文将深入探讨对数正态分布和标准正态分布的概念、特点和应用，以帮助读者更深入地理解这两种分布。
2. 对数正态分布的概念和特点对数正态分布是指连续随机变量的概率分布，其对数服从正态分布。
如果一个随机变量 X 服从对数正态分布，那么 ln(X) 应该服从正态分布。
对数正态分布通常用来描述生态学中的种群增长、金融市场中的资产价格变动等现象。
其概率密度函数为：f(x) = (1 / (x * σ * √(2 * π))) * exp( -((ln(x) - μ)^2) / (2 * σ^2) )其中，μ和σ是分布的参数，x是随机变量。
对数正态分布的特点包括右偏、非对称以及具有长尾分布的特点。
3. 标准正态分布的概念和特点标准正态分布是统计学中常用的一种连续型概率分布，其概率密度函数为：φ(x) = (1 / √(2 * π)) * exp( -x^2 / 2 )其中，φ(x)表示标准正态分布的概率密度函数，x表示随机变量。
标准正态分布的特点包括均值为0、标准差为1，且其曲线关于y轴对称。
4. 对数正态分布与标准正态分布的联系和区别对数正态分布与标准正态分布之间存在着一定的联系和区别。
对数正态分布的特点之一是右偏，而标准正态分布是对称的。
对数正态分布是描述随机变量的对数服从正态分布，而标准正态分布是描述随机变量本身服从正态分布。
对数正态分布和标准正态分布在应用上也有所不同，对数正态分布常用于描述增长率、金融资产价格的分布，而标准正态分布常用于统计推断和假设检验。
5. 对数正态分布与标准正态分布的应用对数正态分布和标准正态分布在现实生活中有着广泛的应用。
在金融领域，对数正态分布常用于描述股票价格、汇率等金融资产的分布情况，而标准正态分布常用于风险评估和价值-at-risk的计算。
16种常见概率分布概率密度函数、意义及其应用
目录1. 均匀分布 (1)2. 正态分布（高斯分布） (2)3. 指数分布 (2)4. Beta分布（：分布） (2)5. Gamm 分布 (3)6. 倒Gamm分布 (4)7. 威布尔分布（Weibull分布、韦伯分布、韦布尔分布） (5)8. Pareto 分布 (6)9. Cauchy分布（柯西分布、柯西-洛伦兹分布） (7)210. 分布（卡方分布） (7)8 11. t分布................................................9 12. F分布 ...............................................10 13. 二项分布............................................10 14. 泊松分布（Poisson 分布）.............................11 15. 对数正态分布........................................1. 均匀分布均匀分布X ~U（a,b）是无信息的，可作为无信息变量的先验分布。
2. 正态分布（高斯分布）当影响一个变量的因素众多，且影响微弱、都不占据主导地位时，这个变量 很可能服从正态分布，记作X~N （」f 2）。
正态分布为方差已知的正态分布N （*2）的参数」的共轭先验分布。
1 空f （x ）： —— e 2-J2 兀 o'E(X)， Var(X) _ c 23. 指数分布指数分布X ~Exp （ ）是指要等到一个随机事件发生，需要经历多久时间。
其 中，.0为尺度参数。
指数分布的无记忆性：Plx s t|X = P{X t}。
f （X ）二 y oiE(X) 一4. Beta 分布（一：分布）f （X ）二 E(X)Var(X)=(b-a)2 12Var(X)二1~2Beta 分布记为X 〜Be(a,b)，其中Beta(1,1)等于均匀分布，其概率密度函数 可凸也可凹。
正态分布和对数正态分布
＆ 对数正太分布
正态分布的概念和特征
变量的频数或频率呈中间最多，两端 逐渐对称地减少， 表现为钟形的一种概率分布。从理论上说，若随机变 量x的概率密度函数为：
f(x) 1 e(x)2/22
2
则称x服从均数为μ，方差为σ2的正态分布
标准正态分布
定义 X ~ N（0，1）分布称为标准正态分布
密度函数
(x)
1
x2
e2
2
分布函dx
2
0 1
正态分布的密度函数的图形
y
1
2
-
+
x
中间高 两边低
对数正态分布：
是对数为正态分布的任意随机变
量的概率分布。如果 X 是正态分布的 随机变量，则 exp(X) 为对数分布；同 样，如果 Y 是对数正态分布，则 ln(Y) 为正态分布。
E(x)
exp
2
2
对数正态分布的方差是：
x v) a e r 2 x ( 2 e p 2 － x 1 p
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若 X 是一个随机变量， Y＝ln(X)服从正态分布： Y=ln(X)～N(,2)
则称 X 服从对数正态分布。 对数正态概率密度函数是：
f(x)=
x12exp12lnx2
0
x0 x0
（3-9）
和 不是对数正态分布的均值和标准差，而分别称为它的对数均值和对数标 准差。
对数正态分布的均值是：
正态分布和对数正态分布
对数正态分布的峰度为$frac{e^{2sigma^2}1+6sigma^2}{sigma^2}$。
描述性统计量
偏度和峰度用于描述数据的形状，偏度表示数据分布的不对称性， 峰度表示数据分布的尖锐程度。
06
对数正态分布在实践中的 应用
数据建模
自然现象
医学研究
对数正态分布常用于描述自然现象，如地震、 火山喷发、降雨量等，因为这些现象的强度 或频率往往呈现对数增长的特点。
正态分布的应用领域
自然现象
01
许多自然现象的随机变量服从正态分布，如人类的身高、智商、
考试分数等。
金融领域
02
金融市场中的许多随机变量，如股票收益率、汇率波动等，也
呈现出正态分布的特征。
统计学与数据分析
03
在统计学中，正态分布被广泛应用于样本数据的统计分析，如
参数估计和假设检验。
正态分布在统计学中的重要性
正态分布和对数正态 分布
目录
• 正态分布概述 • 正态分布的性质 • 正态分布在实践中的应用 • 对数正态分布概述 • 对数正态分布的性质 • 对数正态分布在实践中的应用
01
正态分布概述
定义与特性
定义
正态分布是一种连续概率分布， 其特征是数据呈现钟形曲线，且 曲线关于均值对称。
特性
正态分布具有集中性、对称性和均 匀分散性的特点，其中标准正态分 布的均值为0，标准差为1。
中心极限定理在金融、生物、医学、工程等多个领域都有广泛应用。例如，在金融领域，我们经常使用正态分布 来描述股票价格的波动；在生物和医学领域，我们使用正态分布来描述人类身高、血压等生理指标的分布。
参数估计
参数估计
参数估计是统计学中的一种重要方法，其目的是通过样本数据来估计总体参数 的值。在正态分布的背景下，我们通常使用样本均值和样本标准差来估计总体 均值和总体标准差。
对数正态分布公式
对数正态分布公式
正态分布函数公式如下：
其中μ为均数，σ为标准差。
μ决定了正态分布的位置，与μ越近，被取到的概率就越大，反之越小。
σ描述的是正态分布的离散程度。
σ越大，数据分布越分散曲线越扁平；σ越小，数据分布越集中曲线越陡峭。
在一个标准正态分布中，约有 68.2% 的点落在±1 个标准差的范围内。
约有 95.5% 的点落在±2 个标准差的范围内。
约有 99.7% 的点落在±3 个标准差的范围内。
正态分布概念是由法国数学家棣莫弗于1733年首次提出的，后由德国数学家高斯率先将其应用于天文学研究，故正态分布又叫高斯分布，高斯这项工作对后世的影响极大，所以有了“高斯分布”的美称。
在我们的自然界，大多数物种的高度和重量都满足正态分布，它们围绕着均值对称分布，而且不会包含特别大或特别小的事件.
例如：我们从来没有遇到过1米长的蚂蚁，也没有看到过1千克重的大象。
世界似乎被代表正态分布的“钟形”包围着，很多事物都是服从正态分布的：人的高度、胖瘦、寿命、雪花的尺寸、测量误差、灯泡的寿命、IQ分数、面包的分量、学生的考试分数，员工上班所需时间等等。
正态分布
μ= - 2
μ=0
μ=2
σ=1时，μ变化时曲线变化的情况
正态分布的两个参数对曲线的影响
σ=1
σ =1.5 σ =2
μ= 0 μ=0时，σ变化时曲线变化的情况
正态概率密度曲线下的面积
正态曲线下面积分布规律
正态概率密度曲线下面积分布规律
(μ－1.96σ, μ＋1.96σ) 占曲线下总面积的95% 即在该区间内包含95%的观察值； 此区间观察值出现的概率为95％
异常 正常 单侧下限
例如：肺活量
正常 异常 单侧上限
例如：血铅含量
异常
正常
异常
双侧下限 双侧上限
例如：白细胞计数
如何选定适当的百分界限？
制定医学参考值范围的方法 ➢ 正态分布法 ➢ 百分位数法
正态分布法
适用: 指标服从正态分布或近似正态分布 公式：
双侧95%参考值范围：X 1.96S 单侧95%参考值范围： X 1.64S (上限)
某市120名9岁男孩肺活量(L)的频数分布
n=1000, 组距细分
n→∞
1. 正态分布的概念
正态分布曲线呈对称分布，在均数处最高， 两侧不断降低，逐渐与横轴接近，但不会和 横轴相交的钟形曲线
若指标或变量 X 的频率(或频率密度)曲线逼 近数学上的正态分布曲线，则称该指标服从 正态分布。
2. 正态分布的特征
正态分布与参考值范围
正态分布的概念和特征(normal distribution) 标准正态分布 (standard normal distribution) 正态分布的应用(参考值范围)
一、正态分布概念和特征
频率(%)
25
某
产
20
品
3章几种常见的分布
在Gamma分布中：k=n（正整数）时的gamma分布可以看作n个独立的k=1的 gamma分布（即指数分布）之和，按照中心极限定理，独立同分布随机变量 之和趋于正态分布。
几种常见的分布
2019/5/27
1
分类
连续型随机分布
◆ 正态分布、均匀分布、指数分布、对数正态分布、柯西分布、 Gamma分布、瑞利分布、韦伯分布、三角形分布
离散型随机分布
◆ 二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布
三大抽样分布
◆ 卡方分布、F分布、t分布
分布之间的关系
2019/5/27
应用：在自然情况下，均匀分布极为罕见。在实际问题中，当我们无法区分在 区间内取值的随机变量取不同值的可能性有何不同时，我们就可以假定随机变 量服从区间上的均匀分布。
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三、指数分布(Exponential distribution)
应用：主要用于描述独立事件发生的时间间隔。自然界中有很多种“寿命”可 以用指数分布来描述，如电子元件的寿命、动物的寿命、电话的通话时间、服 务系统的服务时间等。
定义：已知一个事件在伯努利试验中每次的出现概率是p，在一连串伯努利 试验中，一件事件刚好在第r + k次试验出现第r次的概率。
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取r = 1，负二项分布等于几 何分布。其概率质量函数 为
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十二、几何分布
定义：在第 n 次伯努利实验，才得到第一次成功的机率。更详细的说是：n 次伯努利试验，前 n-1 次皆失败，第 n 次才成功的概率。
应用：泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某 一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台 的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷 陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布方分布
对数正态分布函数
对数正态分布函数对数正态分布函数是一种统计分布，它模拟重要的实际随机变量的分布，特别是许多来自自然界的量的分布。
它的名字源于“对数”，指的是取数据的自然对数，而“正态”是指与正态分布函数相似的轮廓。
对数正态分布函数最常用于描述基于大量观察数据而建构出的函数，因为它与真实发生的现实情况（比如尝试预测股票市场或以太币价格）很好地符合。
对数正态分布函数的形状与正态分布函数的几乎完全一样，它以期望值0为中心，两边分布等量，且其形状是凸型钟形的。
此外，对数正态分布函数的斜率在期望处处于最大值，在其最高点处斜率急剧发生改变，然后接近两侧曲线的平衡。
因此，这种分布函数中心呈现出典型的“U”形，因此它也被称为“Cauchy–U”分布。
对数正态分布函数被广泛应用于金融经济和生物统计学中，其自如地模拟许多重要的数据实例。
它甚至可以被用于模拟半幂率分布的数据，如大小为百万的供应量，在之后的拟合中，可以更轻松地应用期望值和标准偏差。
对数正态分布函数和指数分布函数相关联。
它们都可以应用于描述持续性随机变量的数据，但它们却大不相同。
对数正态分布函数用于强健性拟合，可以有效地拟合出期望及数据具有自变性特征的常见问题，它们显示了明显的“U”型形状，即可以观察到数据从低值到期望值缓慢变化，之后从期望值转变到高值的趋势。
另一方面，指数分布函数应用于与对数正态分布函数相关的情况，它可以提供完全不同的见解，如它可以描述短期内多个时间点的大量数据。
总而言之，对数正态分布函数是一种常见的概率分布函数，它可以用于描述变量的递增或递减情况，且可用于拟合复杂的偏态数据，如股票价格、全球最低气温以及期货市场等等场景，因而近年来它被越来越多用于金融经济学研究和数据挖掘中。
几种常见的分布
相互独立，且服从标准正态分布，则随机变
量：
称为自由度为k的卡方分布，记作：
K
应用：常用于假设检验和置信区间的计算。
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2K
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十六、F分布
F分布
定义：
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应用：假设检验。
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十七、t分布
t分布
定义：
应用：假设检验。
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各种分布之间的关系
Gamma分布与指数分布、正态分布
应用：射击比三、超几何分布
定义：在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所 得次品数X=k，是一个随机变量：
应用：产品质量检测等。（注：在实际应用时，只要N>=10n，可用二项分 布近似描述不合格品个数。）
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十四、泊松分布（Poisson distribution）
十、二项分布(Bernoulli distribution)
应用：n 次试验在相同条件下进行，各个观察单位的结果相互独立，且只能 具有相互对立的一种结果，二项分布常用于医学领域。当n→∞时，二项分布 近似于正态分布。（注：0-1分布是特殊的二项分布）
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十一、负二项分布(Negative binomial distribution)
当gamma分布的形状系数k为正整数时，gamma分布可看作k个独立的指数分布 之和，当k趋向于较大数值时，分布近似于正态分布。
在Gamma分布中：k=n（正整数）时的gamma分布可以看作n个独立的k=1的 gamma分布（即指数分布）之和，按照中心极限定理，独立同分布随机变量 之和趋于正态分布。
【精】几种常见的分布
十三、泊松分布（Poisson ion）
应用：泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某 一服务设施在一定时间内到达的人数， 交换机接到呼叫的次数，汽车站台 的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷 陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等。
应用：瑞利分布常用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接受包络统 计时变特性。如两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。
八、韦伯分布（Weibull distribution）
定义：韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。
= 应用：可靠性和失效分析、极值理论。
九、二项分布(Bernoulli distribution)
应用：n 次试验在相同条件下进行，各个观察单位的结果相互独立，且只能 具有相互对立的一种结果，二项分布常用于医学领域。当n→∞时，二项分布 近似于正态分布。（注：0-1分布是特殊的二项分布）
十、负二项分布(Negative binomial distribution)
定义：已知一个事件在伯努利试验中每次的出现概率是p，在一连串伯努利 试验中，一件事件刚好在第r + k次试验出现第r次的概率。
应用：主要应用于物理学中，它是描述受迫共振的微分方程的解。在光谱学中， 它用来描述被共振或者其他机制加宽的谱线形状。
六、Gamma分布
E[X]=
D[X]=
应用：用于描述随机变量X等到第K件事发生所需等候的时间。
七、瑞利分布(Rayleigh distribution)
定义：当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分 布时，这个向量的模呈瑞利分布。
八大分布函数表
八大分布函数表分布函数是一种统计技术，它可以用来确定一组数据中每个取值的概率分布。
它是一个有效的方法，用来描述不同实体的不同性质，以及这些实体之间的关系。
分布函数可以用来表示分布，它是一种函数，它可以应用到各种类型的数据，如分类数据、连续数据和离散数据。
它可以用来识别数据集中取值的特点。
分布函数还可以用来确定不同变量之间的因果关系。
八大分布函数八大分布函数是一种重要的概率分布，它们为直方图、指数分布、正态分布、对数正态分布、均匀分布、柯西分布、指数分布和 Beta 布等统计属性提供基础概念。
1、直方图。
它是一种离散型数据类型，采用条形图来表示数据分布情况，以确定各变量可能的取值。
这种方法可以帮助研究者更得到更好的理解数据的变化趋势。
2、指数分布。
它是一种离散型分布，可应用于描述不同实体之间的分布变化情况。
指数分布是在描述特定实体的概率分布时实用的工具，可使研究者更直接地理解模型并测试变量之间的因果关系。
3、正态分布。
它是一种连续型分布，可应用于绝大多数变量，使变量之间的关联更加明显，从而有助于控制影响数据分布的普遍因素。
4、对数正态分布。
它是一种可以用来描述变量之间相互关联性的连续特性。
它是一种使用对数函数来描述正态分布的方法，它可以有效地捕捉变量之间的关联，帮助研究者更好地理解变量之间的联系。
5、均匀分布。
它是一种连续的概率分布，可用来描述给定变量的连续分布情况。
均匀分布可以有效地捕获连续变量之间的关系，从而帮助研究者更有效地分析数据。
6、柯西分布。
它是一种可以用来描述变量间的关系的连续概率分布，可以用来推断变量之间的关联性，帮助研究者识别影响变量分布的普遍因素。
7、指数分布。
它是一种可以将不同实体之间的可能性以指数方式表达的分布，其特点是指数类型的分布，可以帮助研究者更深入地理解变量的关系。
8、beta分布。
它是一种连续型概率分布，可以用来描述不同变量之间的关系，帮助研究者确定变量之间的因果关系。
正态分布
正态分布一、正态分布（normal distribution）：一种概率分布。
正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。
服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。
正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。
它的形状是中间高两边低，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。
当μ＝0，σ2＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。
μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。
多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
正态分布公式正态分布最早由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。
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
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。
二、正态分布的应用：某些医学现象，如同质群体的身高、红细胞数、血红蛋白量、胆固醇等，以及实验中的随机误差，呈现为正态或近似正态分布；有些资料虽为偏态分布，但经数据变换后可成为正态或近似正态分布，故可按正态分布规律处理。
对数正态曲线
对数正态曲线对数正态曲线是一种常见的概率分布曲线，它在统计学和金融学中有着广泛的应用。
本文将介绍对数正态曲线的定义、特点以及应用。
对数正态曲线是指服从对数正态分布的概率分布曲线。
对数正态分布是指随机变量的对数服从正态分布的分布。
正态分布是一种常见的连续概率分布，它的概率密度函数呈钟形曲线，对称分布于均值两侧。
而对数正态分布则是将正态分布的随机变量取对数后得到的分布。
对数正态曲线的特点是呈现出右偏的形态，即曲线的尾部向右延伸。
这是因为对数正态分布的随机变量取对数后，原本正态分布的右尾部分会被拉长，使得整个分布向右偏移。
这种右偏的特点在实际应用中非常常见，例如人口增长、收入分布等都呈现出对数正态分布的特征。
对数正态曲线在统计学中有着广泛的应用。
首先，对数正态曲线可以用来描述一些自然现象的分布规律。
例如，地震的震级、气温的变化等都可以用对数正态曲线来描述。
其次，对数正态曲线在金融学中也有重要的应用。
例如，股票价格的变动、利润的分布等都可以用对数正态曲线来建模。
此外，对数正态曲线还可以用来描述一些生物学和医学领域的现象，例如细胞生长速率、药物浓度等。
对数正态曲线的应用不仅限于描述分布规律，还可以用来进行概率计算和风险评估。
由于对数正态曲线具有明确的数学性质，可以通过对曲线的参数进行估计，从而计算出一些重要的概率指标。
例如，可以计算出曲线下某个区间的概率，或者计算出某个特定值的累积概率。
这些概率指标在风险评估和决策分析中非常有用，可以帮助人们更好地理解和应对不确定性。
总之，对数正态曲线是一种常见的概率分布曲线，具有右偏的特点。
它在统计学和金融学中有着广泛的应用，可以用来描述分布规律、进行概率计算和风险评估。
对数正态曲线的研究和应用对于理解和解决实际问题具有重要的意义，值得进一步深入研究和探索。
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若 X 是一个随机变量， Y＝ln(X)服从正态分布： Y=ln(X)～N(,2)
则称 X 服从对数正态分布。 对数正态概率密度函数是：
f(x)=1 Biblioteka x 2exp
1 2
ln
x
2
0
x0
（3-9）
x0
和 不是对数正态分布的均值和标准差，而分别称为它的对数均值和对数标 准差。
密度函数
(x)
1
x2
e2
2
分布函数
x
(x)
1
x2
e 2 dx
2
0 1
正态分布的密度函数的图形
y
1
2
-
+
x
中间高 两边低
对数正态分布：
是对数为正态分布的任意随机变
量的概率分布。如果 X 是正态分布的 随机变量，则 exp(X) 为对数分布；同 样，如果 Y 是对数正态分布，则 ln(Y) 为正态分布。
对数正态分布的均值是：
E(x )
exp
2
2
对数正态分布的方差是：
var(x ) exp 2 2 exp 2 －1
正态分布
＆ 对数正太分布
正态分布的概念和特征
变量的频数或频率呈中间最多，两端 逐渐对称地减少， 表现为钟形的一种概率分布。从理论上说，若随机变 量x的概率密度函数为：
f ( x) 1 e( x )2 / 2 2
2
则称x服从均数为μ，方差为σ2的正态分布
标准正态分布
定义 X ~ N（0，1）分布称为标准正态分布