高中数学课件正态分布

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高中数学选修2-3精品课件2:2.4正态分布

高中数学选修2-3精品课件2:2.4正态分布
P(x1 <x<x2)=( x2)- (x1)
P(1 <x<2)= P(-1.5 <x<-1)= P(-0.5 <x<1.5)=
正态分布0)
(
X0-
)
例题选讲 求正态总体N(1,4)在区间(2,3)内取值的概率?
P(2 <x<3)=( 1)- (0.5)=0.1498
( - 2 , + 2)
95.4%
( - 3 , +3 )
99.7%
小概率事件
正态总体在( - 2 , + 2)以外取值的概率是 4.6% 正态总体在( - 3 , + 3)以外取值的概率是 0.3%
O
4
x
6
小概率事件在一次实验中几乎不可能发生
控制上界 + 3
中心线
控制下界 -3
练习
1.设零件尺寸服从正态总体N(4,0.25)质检人员从工厂
生产的1000件产品中随机抽查一件,测得其尺寸为5.7,试问
这批产品是否合格?
控制上界
+ 3=4+3×0.5=5.5
控制下界
- 3=4-3×0.5=2.5
5.7(2.5,5.5)
该产品不合格
2.设零件尺寸服从正态总体N( 25,0. 09)为使生产的产品有 95%以上的合格率,求零件尺寸允许值的范围?
1234
x
=-2
=0
=3
N (0 ,4)
N (0, 1) y
-4 -3 -2 -1 O
1
N (0, 1/9)
=1/3
=1
=2
234
x
正态曲线的性质

正态分布完整ppt课件

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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。

人教版高中数学选修三7.5 正态分布 课件

人教版高中数学选修三7.5 正态分布 课件

探究二
探究三
素养形成
当堂检测
反思感悟 在解决与正态分布有关的实际问题时,通常认为服从正
态分布N(μ,σ2)的随机变量X只取[μ-3σ,μ+3σ]之间的值.若服从正态
分布的随机变量的某些取值超出了这个范围,则说明出现了意外情
况.
探究一
探究二
探究三
素养形成
当堂检测
数形结合思想与转化思想在正态分布中的应用
答案:0.4
探究一
探究二
探究三
素养形成
当堂检测
4.设X~N(0,1).
求:(1)P(-1≤X≤1);
(2)P(0≤X≤2).
解:∵X~N(0,1),∴μ=0,σ=1.
(1)P(-1≤X≤1)≈0.682 7.
1
1
(2)P(0≤X≤2)= P(-2≤X≤2)≈ ×0.954
2
2
5=0.477 25.
)
A.8
B.16
C.20
D.32
答案:B
探究一
探究二
探究三
素养形成
当堂检测
3.在某项测量中,测量结果ξ~N(2,σ2)(σ>0).若ξ在(-∞,1)内取值的概率
为0.1,则ξ在(2,3)内取值的概率为
.
解析:根据正态曲线的对称性可知,ξ在(2,3)内取值的概率
P=
1
2×(1-2×0.1)=0.4.
N(2,σ2),P(ξ≤4)=0.84,则P(ξ≤0)=(
)
A.0.16
B.0.32
C.0.68
D.0.84
答案:A
探究一
探究二
探究三
素养形成
当堂检测
2.(2020山东济南高三月考)某班有48名学生,一次考试后的数学成

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

正态分布及其应用--ppt课件

正态分布及其应用--ppt课件
➢ 有两个参数:位置参数 和变异度参数 。 一定, 越大,数据越分散,曲线越平坦; 一
定, 增大,曲线沿 X 轴向右平移。因此,不
同的 ,不同的 ,对应不同的正态分布。
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5
不同均值正态分布示意图
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6
1.5 1
不同标准差的正态分布示意图
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7
➢ 正态曲线下面积的分布规律
➢估计频数分布。
➢制定医学参考值范围。
➢正态分布是许多统计方法的理论基础。
今后要讨论到的 分布t 、 分布F 与
分布 2等都是在正态分布的基础上推导 出来的。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱPPT课件
9
第二节 标准正态分布及其应用
只要变量 X ~ N(, 2 ) ,就可经下式 转换为 0、 1的标准正态分布,记 作 u ~ N(0,1) 。此变换也称为标准化变换,
通过对密度函数积分我们可以知道正态曲线下, 横轴上所夹的面积为1。理论上:
范围内曲线下的面积占总面积的68.27%; 1.645 范围内曲线下的面积占总面积的90%; 1.96 范围内曲线下的面积占总面积的95%;
2.58 范围内曲线下的面积占总面积的99%。
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8
➢四、正态分布的应用
正态分布及其应用
(normal distribution)
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1
第一节 正态分布的概念和特征
➢一.概念 正态分布又称高斯(Gauss)分布,
是最常见、最重要的一种连续型分布, 医学资料中有许多指标的频数分布都呈 正态分布,如身高、体重、脉搏、血红 蛋白、血清总胆固醇等。
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2
➢二.图形 正态分布密度函数
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《正态分布》ppt课件

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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 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

高二数学理正态分布(共10张PPT)

高二数学理正态分布(共10张PPT)
高二数学理正态分布 课件
样本的频率如何估计总体频率。
研读教材P -P72: 探究2:利用教材P73图2.
探究2:利用教材P73图2.
70 某地区数学考试的成绩X服从正态分布, 其密度函
数曲线图形如图,
成绩X位于区间
1. 高尔顿板与正态曲线的联系 (52, 68]的概率
是多少? 样本的频率如何估计总体频率。
4-5, 结合
的解析式, 请谈谈 对正态曲线图象的影响。
高尔顿板与正态曲线的联系
4. 正态分布的基本判断方法和实际例子。 2.
正态分布的基本判断方法和实际例子。 4
A组T1、T2 B组T2.
探究1:利用教材P71图2.4-3与图
2.4-4, 结合 , (x)的解析式及概率的
性质, 请你说说正态曲线的特点。
对正态曲线,图象
的影响。 4-5, 结合
的解析式, 请谈谈 对正态曲线图象的影响。
4-5, 结合
的解析式, 请谈谈 对正态曲线图象的影响。
正态分布的基本判断方法和实际例子。
4
A组T1、T2 B组T2.
正态分布的基本判断方法和实际例子。
样本的频率如何估计总体频率。
正态分布的基本判断方法和实际例子。
正态分布的基本判断方法和实际例子。
4-5, 结合
的解析式, 请谈谈 对正态曲线图象的影响。
4-4, 结合
的解析式及概率的
2. 正态曲线的函数表达式及其图象; 性质, 请你说说正态曲线的特点。
探究教材P71图2.
例1.
3. 正态分布的概念; 正态分布的基本判断方法和实际例子。
研读教材P70-P72: 1.
x
0 40 50 60 70 80

新人教版高中数学必修第三册-7-5 正态分布【课件】

新人教版高中数学必修第三册-7-5 正态分布【课件】
(6)当 σ 一定时,曲线随着 μ 的变化而沿 x 轴平移,如图 1 所示.
(7)当 μ 一定时,曲线的形状由 σ 确定.σ 越小,曲线越“瘦高”,表示随机变 量 X 的分布越集中;σ 越大,曲线越“矮胖”,表示随机变量 X 的分布越分散,如 图 2 所示.
4.3σ 原则 (1)正态分布在三个特殊区间内取值的概率: P(μ-σ≤X≤μ+σ)≈____0_._6_8_2_7________, P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)≈___0_._9_5_4_5_________, P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)≈____0_._9_9_7_3________. (2)通常认为服从于正态分布 N(μ,σ2)的随机变量 X 只取[μ-3σ,μ+3σ]之间的 值,这在统计学中称为 3σ 原则.
__μ_=__0___,标准差为 σ= 2π.
4.如图是当 σ 取三个不同值 σ1,σ2,σ3 时的三种正态曲线,那么 σ1,σ2,σ3 的 大小关系是什么?
提示:0<σ1<σ2=1<σ3.
二、练一练 1.设 X~N(μ,σ2),则众数,中位数,平均数满足( D ) A.众数=σ2,中位数=平均数=μ B.平均数=μ,众数=中位数=σ2 C.中位数=μ,众数=平均数=σ2 D.众数=中位数=平均数=μ 解析:利用众数、中位数、平均数的定义同频率分布直方图的关系.
第七章 随机变量及其分布
7.5 正态分布
[课标解读]1.通过误差模型,了解服从正态分布的随机变量.2.通过具体实例、 借助频率分布直方图的几何直观,了解正态分布的特征.3.了解正态分布的均值、方 差及其含义.
[素养目标] 水平一:利用实际问题的直方图,了解正态曲线的特征和正态曲 线所表示的意义.(逻辑推理)
,x∈R,则称随机变

正态分布ppt精品课件

正态分布ppt精品课件
结果解释
根据检验结果,解释两组数据 是否存在显著差异,并结合实
际背景进行讨论。
06
正态分布在生活中的应用举例
质量控制领域应用举例
01
产品规格设定
在制造业中,正态分布用于设定产品规格。通过对产品特性进行统计分
析,可以确定产品特性的均值和标准差,进而设定合理的上下规格限。
02 03
过程能力分析
正态分布也用于评估生产过程的能力。通过计算过程能力指数(如Cp 和Cpk),可以了解生产过程是否稳定,并确定是否需要采取改进措施 。
多元方差分析(MANOVA)与多元回归分析( Multiple Regression Analysis):当涉及多个自 变量或多个因变量时,可以使用多元方差分析或 多元回归分析来探究它们之间的关系。
回归分析(Regression Analysis):用于探究自 变量与因变量之间的线性或非线性关系,通过拟 合回归方程来预测因变量的取值。
概率密度函数性质 f(x)≥0,对于所有x∈R。
02
正态分布在统计学中应用
描述性统计量计算
均值(Mean):表示数据的“中心 ”或“平均”水平,计算方法是所有 数值之和除以数值个数。
偏度(Skewness):描述数据分布 形态的偏斜程度,正偏态表示数据向 右偏,负偏态表示数据向左偏。
标准差(Standard Deviation):衡 量数据分布的离散程度,即数据偏离 均值的程度,计算方法是方差的平方 根。
实例分析:两组数据是否存在显著差异
数据描述
给出两组数据的描述性统计量, 如均值、标准差等。
假设检验步骤
按照上述假设检验步骤,对两组 数据进行假设检验。
结果解释
根据检验结果,判断两组数据是 否存在显著差异,并给出相应的

《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 )

正态分布 课件

正态分布  课件

(2)如图所示是一个正态曲线,其解析式为f(x)=
1
e
(
x)2
, 22
试根据该图象写出其正态分布参数μ,
σ22的 值.
【解题指南】(1)正态曲线沿着横轴方向水平移动只改 变对称轴位置,曲线的形状没有改变,所得的曲线依然是 正态曲线. (2)给出了一个正态曲线,就给出了该曲线的对称轴和最 大值,从而就能求出总体随机变量的均值、方差.
矮胖
分散
3.正态分布及正态变量在三个特殊区间内取值的概率: (1)正态分布: ①如果对于任何实数a,b(a<b),随机变量X满足P(a<X ≤b)=_________,则称随机变量X服从正态分布.
②记为:ab X~, Nx(_d_x____).
μ,σ2
(2)正态变量在三个特殊区间内取值的概率:
130分及以上的人数为54×0.15865≈9(人).
【方法总结】 1.生活中常见的正态分布 (1)在生产中,各种产品的质量指标一般都服从正态分 布. (2)在测量中,测量结果、测量的随机误差都服从正态 分布.
(3)在生物学中,同一群体的某种特征都服从正态分布. (4)在气象中,某地每年某月份的平均气温、平均湿度、 降雨量等都服从正态分布.
类型一 正态分布的概念与性质 【典例1】(1)把一条正态曲线C1沿着横轴方向向右移动 2个单位,得到一条新的曲线C2,下列说法中不正确的 是( ) A.曲线C2仍然是正态曲线 B.曲线C1和曲线C2的最高点的纵坐标相等
C.以曲线C2为概率密度曲线的总体的均值比以曲线C1为 概率密度曲线的总体的均值大2 D.以曲线C2为概率密度曲线的总体的方差比以曲线C1为 概率密度曲线的总体的方差大2
正态分布
主题 正态分布 1.由函数φμ,σ(x)= 1 e(x22)2,x∈(-∞,+∞)的解析式,
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( x0 )
( x0 ) 1 ( x0 )
( x0 ) P( x x0 ) ( x0 0)
由于两阴影部分的面积相等可知:
( x0 ) 1 ( x0 )
利用这个表,可求出标准正态总体在任一区间 x1 , x2 内取值的概率。
y
( x2 ) ( x1 )
正态分布的实际意义
在实际中遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布 生产中,在正常生产条件下各种产品的质量指标 在测量中,测量结果的随机误差,
在生物学中,同一群体的某种特征 在气象中,气温、湿度、降雨量、水文中的水位,
正态分布广泛存在于自然现象、生产及科学技术的许多领 域之中.正态分布在概率和统计中占有重要地位. 一般地,当一随机变量是大量微小的独立随机因素共同作 用的结果,而每一种因素都不能起到压倒其他因素的作用 时,这个随机变量就被认为服从正态分布。
标准正态分布表
在标准正态分布表中相应于 x 0 的值 ( x 0 )是指总体取值 小于 x 0 的概率,即
( x0 ) P( x x0 ) ( x0 0)
P( x x0 ) 0
P( x x0 ) 1 P( x x0 ) 1 P( x x0 ) 1 ( x0 )
5 1 0 1 P(0 5) F (5) F (0) ( ) ( ) (2) (0.5) 2 2 (2) (0.5) 1
3 1 F (3) ( ) (1) 0.8413 2
例1、分别求正态总体 N (, 2 )在区间: , 、 内取值的概率. 2 , 2 、 3 , 3 、 解: F
我们从上图看到,正态总体在 2 , 2 以外取值的概率 只有4.6%,在 3 , 3 以外取值的概率只有0.3 %。 由于这些概率值很小(一般不超过5%),通常称这些情况 发生为小概率事件。
1.下列关于正态曲线性质的叙述正确的是 (1)曲线关于直线x=μ对称,这个曲线只在x轴上方 (2)曲线关于直线x=σ对称,这个曲线只有当 x∈(-3σ,3σ)时才在x轴上方; (3)曲线关于y轴对称,因为曲线对应的正态密度 函数是一个偶函数; (4)曲线在x=μ时处于最高点,由这一点向左右 两边延伸时,曲线逐渐降低; (5)曲线的对称轴由μ确定,曲线的形状由σ确定; (6) σ 越大,曲线越“矮胖”,总体分布越分散; σ 越小,曲线越“高”.总体分布越集中.( ) (A)只有(1)(4)(5)(6) (B) 只有(2)(4)(5)
3.设随机变量ζ~N(2,4),来自D( (A)1 (B)2 (C)0.5 (D)4
) 等于 2
4.填空题 (1) 若随机变量 ζ~N(1,0.25), 则 2 ζ 的概率密 度函数为 .
(2)期望为2,方差 2 为的正态分布的密度 函数是 . (3) 已知正态总体落在区间 (0.2 ,+∞) 的概率 是0.5,则相应的正态曲线f(x)在x= 时, 达到最高点.
2 0.8413 1 0.683 ;
同理可得: 正态总体 N , 2 在区间 2 , 2 内取值的概率是
F 2 F 2 2 2 0.954 正态总体 N , 2 在区间 3 , 3 内取值的概率是
正态总体在任一区间取值概率
一般的正态总体N , 2 ,均可以化为标准正态 总体N 0,1来研究。
2 N , 来说, 取值小于 x 的概率: 对任一正态总体
x F x .
如 服从正态分布N(1,4),试求:(1) F(3) (2)P(0<<5)
( x0 ) ( x0 ) 1
( x2 ) ( x1 )
如 求标准正态总体在(-1,2)内取值的概率.
p (2) (1) (2) [1 (1)] (2) (1) 1 0.9772 0.8413 1 0.8185.
标准正态分布
当时 0, 1 正态总体称为标准正态总体,记 N (0,1)
x2 2
1 相应的密度函数表示式是 f ( x) e 2
, x R
f ( x) 0 f ( x) f ( x) f ( x) max
增区间(,0), 减区间(0, )
1 f (0) 2
3) 在x 时位于最高点 f ( x) max f ( )
1 2
4) 当x 时,曲线上升;当x 时,曲线下降 并且当曲线向左、右两边无限延伸时,以x轴为渐进线. 5)一定时,曲线的形状由确定 越大,曲线越“矮胖”,总体分布越分散; 越小.曲线越“瘦高”,总体分布越集中
x1
O
x2
x
( x0 ) P( x x0 ) ( x0 0) P( x x0 ) 1 P( x x0 ) 1 P( x x0 ) 1 ( x0 )
P( x x0 ) P( x x0 ) 1
( x0 ) P( x x0 ) P( x x0 ) 1 P( x x0 ) 1 ( x0 ) ( x0 0)
1 f ( x) e 2
f ( x) 2
x2 2
, x (,)
, x (,)
=0,=1 =-1,=0.5

e
2( x 1) 2
1 正态曲线 f ( x) e 2
( x )2 2 2
, x (, )
画出三条正态曲线
正态分布
1 2 2 正态分布 f ( x) e , x (, ) 2 ( 0) 是参数,分别表示总体的平均数 式中的实数 、
( x )2
与标准差,其分布叫做正态分布. 正态分布常记作 N ( , 2 )
正态曲线
1) 曲线在x轴的上方,与x轴不相交 f ( x) 0
正态分布
0.7 0.6
频率
“正面向上”记为0 “反面向上”记为1
0.5
频率分布条形图
0.4 0.3 0.2 0.1
试验结果
频率分布直方图
频率/组距
0
1
25.235
25.295
25.355
1
25.415
25.475
25.565
当样本容量无限增大,分组的组距无限缩小,那么频率分
布直方图就会无限接近一条光滑曲线——总体密度曲线.
1, 0.5
0, 1
1, 2
正态曲线具有两头低、中间高、左右对称的基本特征。
1 正态曲线的性质 f ( x) e 2
( x )2 2 2
, x (, )
1) 曲线在x轴的上方,与x轴不相交 f ( x) 0 2)曲线关于直线x 对称 f ( x) f ( x)
正态分布常记作 N ( , 2 )
1 正态分布 f ( x) e 2
( x )2 2 2
, x (, )
给出下列正态总体的函数表达式,指出其均值和标准差σ。
1 f ( x) e 2 2
( x 1)2 8
, x (,) =1,=2
2)曲线关于直线x 对称 f ( x) f ( x)
3) 在x 时位于最高点 f ( x) max
1 f ( ) 2
4) 当x 时,曲线上升;当x 时,曲线下降 并且当曲线向左、右两边无限延伸时,以x轴为渐进线.
5)一定时,曲线的形状由确定 越大,曲线越“矮胖”,总体分布越分散; 越小.曲线越“瘦高”,总体分布越集中
频率 组距
总体在区间(a , b)内取值的概率
S
a b
产品 尺寸 (mm)
正态分布
像这种具有“中间高,两头低”的特征的总体密度曲线, 一般就是或近似地是以下一个特殊函数的图象
1 f ( x) e 2 ( x )2 2 2
, x (, )
( 0) 是参数,分别表示总体的平均数 式中的实数 、 与标准差,其分布叫做正态分布,图象被称为正态曲线
F 3 F 3 3 3 0.997.
上述计算结果可用下表和图来表示:
区间 , 2 , 2
取值概率
68.3 o o 95.4 o o 99.7 o o
3 , 3
(4)已知ζ~N(0,1),P(ζ≤1.96)=Ф(1.96)= 0.9750,则Ф(-1.96)= .

1


F 1 所以正态总体 N , 2 在区间 , 内取值的概率是
F F 1 1 21 1
2.把一个正态曲线a沿着横轴方向向右移动2个 单位,得到一个新的曲线b,下列说法不正确的是 (A)曲线b仍然是正态曲线 (B)曲线a和曲线b的最高点的纵坐标相等 (C)以曲线a为概率密度曲线的总体的方差比 以曲线b为概率密度曲线的总体的方差大2 (D)以曲线a为概率密度曲线的总体的期望比 以曲线b为概率密度曲线的总体的期望小2
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