新人教版高中数学《正态分布》PPT优秀课件1

合集下载

《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ppt课件

正态分布ppt课件

1.已知某地区中学生的身高 X 近似服从正态分布 N 164, 2 ,若 P X 170 0.3 ,
则 P158 X 1706
D.0.8
解析: P158 X 170 2P164 X 170 2 0.5 P X 170 0.4 .
2. 已 知 随 机 变 量 X 服 从 正 态 分 布 N 1, 2 , 若 P(X 0) P(X 3) 11 , 则 10 P(2 X 3) ( )
A.0.1
B.0.2
C.0.3
D.0.4
解析:因为随机变量 X 服从正态分布 N 1, 2 ,
所以随机变量 X 的均值 1 ,
所以随机变量 X 的密度曲线关于 x 1 对称, 所以 P(X 0) P(X 2) , 又 P(X 0) P(X 3) 11 ,
10
所以 P(X 2) P X 2 P(2 X 3) 11 ,
为“可用产品”,则在这批产品中任取 1 件,抽到“可用产品”的概率约为 _____________.
参考数据:若 X N , 2 ,则 P X 0.6827 ,
P 2 X 2 0.9545, P 3 X 3 0.9973
解析:由题意知,该产品服从 X N(25,0.16) ,则 25, 0.4 ,
10
因为 P(X 2) P X 2 1,所以 P(2 X 3) 0.1
3.已知随机变量 X ~ N , 2 ,Y ~ B6, p ,且 P X 3 1 , E X E Y ,则 2
p ( )
1
1
1
1
A. 6
B. 4
C. 3
D. 2
解析:由于 X 服从正态分布 N , 2 ,且 P X 3 1 ,故其均值 E X 3 . 2

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。

人教版高中数学《正态分布》公开课课件

人教版高中数学《正态分布》公开课课件
连续型随机变量:取值往往充满某个区间甚至整个实轴,但取一点 的概率为0。
不能一一列举
可以一一列举
连续型随机变量与离散型分组的组距不断缩小时, 思考:频率分布直方图的轮廓有何特点?
频率 组距
o
时间
y
正态曲线
x O
定义1
正态密度函数:
f(x)
C 解析:由红外线自动测温门测量体温误差服从正态分布 N(0.1,0.32),得 μ=0.1,σ=0.3. 所 以 测 量 体 温 误 差 在 区 间 (0.4,0.7] 内 的 概 率 为:P(0.4<ξ≤0.7)=P(μ+σ<ξ≤μ+2σ)= [P(μ-2σ≤ξ≤μ+2σ)-P(μ-σ≤ξ≤μ+σ)]=0.135 9.
信息技术演示
3σ原则
--------正态分布的实际应用
正态分布中变量X几乎总取值于区间(μ-3σ,μ+3σ]之内,而在此区间 以外取值的概率只有0.27%,通常认为这种情况在一次试验中几乎不可能发生。
故在实际应用中,通常认为正态分布的随机变量X只取[μ-3σ,μ+3σ]之 内的值,简称“3σ”原则.
1
3、曲线在 x=μ 处达到峰值 σ 2π .
y
0
ab
x
思考2:x轴与正态曲线所夹面积为多少? 1
思考3:对称区域面积有何特征?
S(-,-x)
正态曲线下的面积规律: 正态曲线下对称区域的面积相等
S(x,+)=S(-,-x) 对应的概率也相等
应用探究
例 已知随机变量ξ服从正态分布N(2, σ2), 且P(ξ<4)=0.8, 则P(0<ξ<2)=( )C
当堂达标
红外线自动测温门能有效避免测温者与被测温者的近距离接触,降低潜在的 病毒感染风险,为防控新冠肺炎,某厂生产的红外线自动测温门,其测量体温误 差服从正态分布 N(0.1,0.32),从已经生产出的测温门中随机取出一件,则其测 量体温误差在区间(0.4,0.7]内的概率为( ) ( 附 : 若 随 机 变 量 ξ 服 从 正 态 分 布 N(μ,σ). 则 P(μ-σ≤ξ≤μ+σ)=0.682 7,P(μ-2σ≤ξ≤μ+2σ)=0.954 5) A.0.317 4 B.0.271 8 C.0.135 9 D.0.045 6

《正态分布》教用课件人教版1

《正态分布》教用课件人教版1
《正态分布》教用课件人教版1
《正态分布》教用课件人教版1
例4. 求标准正态总体在(-1,2)内 取值的概率.
《正态分布》教用课件人教版1
《正态分布》教用课件人教版1
例5:某厂生产的圆柱形零件的外直径ξ服从
正态分布N4, 0.25 ,质检人员从该厂生产的
1000件零件中随机抽查一件, 测得它的外直径 为5.7cm,试问该厂生产的这批零件是否合格?
《正态分布》教用课件人教版1
正态曲线的性质 《正态分布》教用课件人教版1
(x) 21 e ,x(,)
(x2 2)2
y
y
y
μ= -1
μ=1
σ=0.5
μ=0
σ=1
σ=2
-3 -2 -1 0 1 2 x -3 -2 -1 0 1 2 3 x -3 -2 -1 0 1 2 3 4 x
(1)曲线在x轴的上方,与x轴不相交.
(2)曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称.
(3)曲线在x=μ处达到峰值(最高点) σ
1 2π
(4)曲线与x轴之间的面积为1
《正态分布》教用课件人教版1
正态曲线的性质 《正态分布》教用课件人教版1
y
X=μ
σ=0.5
(x)
(x)2
1 e 22
2
σ=1
σ=2
-3 -2 -1 0
12 3 x
(5)当 x<μ时,曲线上升;当x>μ时,曲线下降.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.
正态分布
复习
100个产品尺寸的频率分布直方图
频率 组距
25.235 25.295 25.355
25.415
25.475 25.535

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 。

7.5正态分布(1)PPT课件(人教版)

7.5正态分布(1)PPT课件(人教版)

=0,σ=1时,称随机变量X服从标准正态散布.
正态总体在三个特殊区间内取值的概率值 P(μ-σ≤X≤μ+σ)≈ 0.682 7; P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)≈ 0.954 5; P(u-3σ≤X≤μ+3σ)≈ 0.997 3.
例2 设ξ~N(1,22),试求: (1)P(-1≤ξ≤3);
正态散布(2)
回顾 正态曲线与正态散布
1.我们称f(
, x∈R , 其 中 μ∈R , σ>0
为参数,为正态密度函数,称其图象为正态散布密度
曲线,简称正态曲线.
2.若随机变量X的概率密度函数为f(x),则称随机变量
X服从正态散布,记为 X~N(μ,σ2) .特别地,当μ
变式 若本例条件不变,求P(ξ>5).
解 P(ξ>5)=P(ξ<-3)=12[1-P(-3≤ξ≤5)] =12[1-P(1-4≤ξ≤1+4)] =12[1-P(μ-2σ≤ξ≤μ+2σ)] ≈12(1-0.954 5)=0.022 75.
反思感悟 利用正态散布求概率的两个方法 (1)对称法:由于正态曲线是关于直线x=μ对称的,且概率的和为1,故 关于直线x=μ对称的区间概率相等.如: ①P(X<a)=1-P(X≥a); ②P(X<μ-a)=P(X>μ+a). (2)“3σ”法:利用X落在区间[μ-σ,μ+σ],[μ-2σ,μ+2σ],[μ-3σ, μ+3σ]内的概率分别是0.682 7,0.954 5,0.997 3求解.
课堂小结
1.知识清单: (1)正态曲线及其特点. (2)正态散布的应用. 2.方法归纳:转化化归、数形结合. 3.常见误区:概率区间转化不等价.
例4 已知X~N(4,σ2),且P(2<X<6)≈0.682 7,则σ=___,P(|X-2|<4)=_____.

《正态分布》PPT课件(部级优课)

《正态分布》PPT课件(部级优课)

• 4、列频率率分布表
分组
频数累计
[15-17)
[17-19)
[19-21)
[21-23)
[23-25)
合计
频数 1 12 21 11 5 50
频率 0.02 0.24 0.42 0.22 0.10 1.00
5、画频率分布直方图
频率/组距 0.42
0.24 0.22
0.10
0.02
15
17
19
21
福州三中福州三中试验次数增大时频率分布直方图试验次数增大时频率分布直方图正态分布频率01020304正态分布密度曲线简称正态曲线钟型曲线钟型曲线福州三中福州三中高斯高斯正态分布福州三中福州三中是参数表示总体的均值不标准差福州三福州三中中正态分布越大曲线越矮胖表示总体的分布越分散
正态分布
我是天空里的一片云, 偶尔投影在你的波心, 你不必讶异, 更无须欢喜, 在转瞬间消灭了踪影。
6
1
福州三中 林善柱
频率分布直方图
频率 组距 0.200 0.175 0.150 0.125 0.100 0.075 0.050 0.025
O 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
球槽编号
福州三中 林善柱
正态分布
问题:
在钉板实验中,增加小球数是否还具有这种“中间高, 两边低,左右大致对称”的特征?
0
ab
x
P(a
X
b)=
b
a , (x)dx
该值即为X在(a,b]上的概率
福州三中 林善柱
正态分布
正态分布定义
y
如果对于任何实数a<b,随机变
量X满足:
b
0

人教版高中数学课件-正态分布

人教版高中数学课件-正态分布
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科)
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科)
(2)P(-4<X≤4)=P(0-4<X≤0+4) =P(μ-σ<X≤μ+σ)=0.682 6. [點評與警示] 要確定一個正態分佈的概率密度函數的解 析式,關鍵是求解析式中的兩個參數μ,σ的值,其中μ決定曲線 的對稱軸的位置,σ則與曲線的形狀和最大值有關.
第十六章 概率与统计(选修·理科)
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科)
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科)
1.正態曲線與正態分佈
(1)函數 ,
其中實數μ和σ(σ>0)為參數.我們稱φμ,σ(x)的圖象為正態分佈密
度曲線,簡稱
正態曲線.
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科)
3.(1)正態總體在三個特殊區間內取值的概率值.
P(μ-σ<X≤μ+σ)=
0.68;26P(μ-2σ<X≤μ+2σ)=
;P(0μ.-9534σ4<X≤μ+3σ)=
0.9974.
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科)
(2)3σ原則
服 從 於 正 態 分 佈 N(μ , σ2) 的 隨 機 變 數 X 只 取
∴P(-2≤ξ≤2)=1-2×0.023=0.954,故選C.
[答案] C
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科) 3.(2011·深圳一模)設隨機變數X~N(1,32),且P(X≤0)= P(X>a-6),則實數a的值為________.
[答案] 8
高考总复习 数学
第十六章 概率与统计(选修·理科)

《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 )

人教课标版《正态分布》优秀PPT1

人教课标版《正态分布》优秀PPT1

1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
-
e
x2
2,

2p
a 、 它 的 图 象 在 _ _ X_ _轴_ 上_ _方_ _ _
1
b 、 它 的 最 大 值 是 _ _ _ _ _2 p_ _ _
c 、 它 的 图 象 关 于 _直_ _线_ _x_=_0_ 对 称
知识点三
P(a<X£ b)
若 X 是 一 个 随 机 变 量 , 对 任 意 区 间 (a,b], P ( a<X £b)
0
61
知知识识点点四四33σσ原原则则
区间 (μ-σ,μ+σ] (μ-2σ,μ+2σ] (μ-3σ,μ+3σ]
取值概率 68.3% 95.4% 99.7%
例题
本次月考数学的成绩X服从 正态分布,其密度函数曲线图形 1 如图,成绩X位于区间(51,71]的 1 0 2 p 概率是多少?
(41,81] ?
1
( x )2
e 2s 2
2 s
μ =1
μ一定
σ=0.5
σ=1
σ=2
O

O

(5)当s 一定时,曲线随着m的变化而沿x轴平移;
(6)当m一定时,曲线的形状由s 确定, s 越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中; s 越高,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散。
练习:
已 知 函 数 f(x)=
2 s
(
,
)
(1)曲线位于x轴上方,与x轴不相交;
X=μ
(2)曲线是单峰的,它关于直线x = m对称;
σ
1
(3)曲线在x = m处达到峰值 s 2p ; -3 -2 -1 0 1 2 3 x
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

式中的实数m、s是参数
1.正态分布定义 y
如果对于任何实数 a<b,随机变量X满足:
P(aXb)abm,s(x0)dx a b
x
则称X 的分布为正态分布. 正态分布由参数m、s
唯一确定, m、s分别表示总体的平均数与标准差.
正态分布记作N( m,s2).其图象称为正态曲线.
如果随机变量X服从正态分布,则记作:
由σ决定.
o
x
3. 3个特殊结论 若 X~: N(m,s2) ,则
区间
ms,ms
m2s,m2s
m3 s,m3 s
取值概率
0.6826 0.9544 0.9974
4. 3σ原则
正态总体几乎总取值于区间 m3s,m3s
之内,而在此区间以外取值的概率只有0.26%,通 常认为这种情况在一次试验中几乎不可能发生.
感谢聆听,欢迎指导!
X~N(m,s2)
y
正态曲线的性质
0
x
m,s(x)
1 e
2s
(xm)2
2s2 x(,)
式中的实数m、s是参数
2.正态曲线的性质
(1)非负性:曲线 m ,s ( x ) 在轴的上方,与x轴
不相交(即x轴是曲线的渐近线).
(2)定值性:曲线 m ,s ( x ) 与x轴围成的面积为1.
(3)对称性:正态曲线关于直线 x=μ对称, 曲线成“钟形”. (4)单调性:在直线 x=μ的左边, 曲线是上升的; 在直线 x=μ的右边, 曲线是下降的.
正态分布
一个随机变量x,受到了众多互不相干的、不分主次 的偶然因素的影响.则x服从或近似服从正态的分布
正态分布
如何才能使拟合度更高.估计更准确
频率
组距
• 随机变量x的总体分布情况
随机变量 x(a,b),
x的取值不可列
随机变量x为连 续型随机变量
组距
200件产品尺寸的频率分布直方图
y 频数
组距
0
1. 西 方 资 本 主义迅 猛发展 ,急需 开辟更 大的商 品销售 市场和 原料产 地 2. 列 强 拥 有 强大的 经济实 力和船 坚炮利 的军事 优势
3. 当 时 中 国 正值封 建社会 末期, 国力渐 衰,内 部危机 严重 4.电脑和网络的迅猛发展,给人们提 供了许 多便利 ,使人 们变得 懒惰而 浮躁, 出现了 拼凑、 剪接式 的文章 。 5.文艺创作者不能把极端个性的东西 展现给 观众, 也不能 把属于 极端个 人的观 点强加 给大众 ,使文 艺作品 的传播 遭遇障 碍。 6.作家要承担起社会责任,关注大众 的艺术 审美品 位,尊 重大众 的理解 ,从而 引导大 众去感 悟真理 ,提升 大众的 思想境 界。
(5)最值性:当 x=μ时, m ,s ( x )取得最大值 s
1 2
σ越大,s
1 就越小,于是曲线越“矮胖”,
2
表示总体的分布越分散;反之σ越小,曲线越
“瘦高”,表示总体的分布越集中.
(6) 几 何 性 : 参 数 μ 和 σ
y
;D(x)=σ2, 曲 线 的 形 状
x
如何才能使拟合度更高.估计更准确


• 连续型随机变量x的总体分布情况


概率密度曲线
x
概率密度函数
ab
x
尺寸/mm
b
P(axb)a f(x)dx
y 正态曲线
一个随机变量x,受到了众 多互不相干的、不分主次的 偶然因素的影响.则x服从或 近似服从正态的分布
0
x
m,s(x)
1 e
2s
(xm)2
2s2 x(,)
B. 0.32 D, 0.84
例1.若X~N(5,1),求P(6<X<7).(课本P.86B2)
总结:
了解某个随机变量的分布情况,你将如何做?
抽取样本
样本估计总体
• 宇宙之大、粒子之微 • 火箭之速、化工之巧 • 地球之变、日用之繁 • 无处不用数学
一个随机变量x,受到了众 多互不相干的、不分主次 的偶然因素的影响.则x服 从或近似服从正态的分布
在实际应用中,通常认为服从于正态分布
N(μ,σ2)的随机变量只取 m3s,m3s之间的
值,并称为3σ原则.
m 3s m 2s ms m ms m 2s m 3s
【练习】(浙江)已知随机变量 服从正态分布
N (2,s 2 ) ,P( ≤ 4) 0.84 ,则 P( ≤ 0) ( )
A. 0.16 C. 0.68
7.作家要有清醒的意识,没有容忍错 误的倾 向,为 社会充 满思想 活力和 精神自 由做出 自己的 贡献。 8.易砚制作工艺由简到繁,题材日 益丰富 ,制砚 师采用 平雕、 透雕等 手法, 雕刻出 的山水 、花卉 、人物 、名胜 等形象 惟妙惟 肖。
9.易砚不仅成为宫廷贡品和传世名 砚,而 且受到 了王公 贵族、 文人墨 客乃至 平民百 姓的珍 爱,这 应该是 自唐宋 以后的 事了。
相关文档
最新文档