正态分布 ppt课件
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7.5正态分布 课件(共24张PPT)-(2024年)高二下学期数学人教A版选择性必修第三册
正态曲线的性质 :
(1)曲线位于 x 轴的上方与 x 轴不相交;
(4)曲线与 x 轴之间的面积为 1;
且对称区域面积相等;
(间高、左右对称的基本特征.
正态曲线的性质 :
σ=1
μ=0
μ=0
=0.5
μ=-1
μ=1
=1
=2
σ越大,表示总体的分布越分散;
σ越小,表示总体的分布越集中.
标准正态曲线:
1
e
正态函数表示式:f ( x )
2
( x )2
x (,)
2 2
当 μ= 0,σ=1时,可得 标准正态函数表示式:
x2
f ( x)
1 2
e
x (,)
2
标准正态
曲线
y
μ=0
σ=1
-3 -2 -1 0 1 2 3 x
∴考试成绩X位于区间(80,100]内的概率为0.6827.
由共有2000名考生,知考试成绩在(80,100]间的考生大
约有2000×0.6827≈1 365(人).
例2 若X~N(5,1),求P(6<X<7).
解: 因为X~N(5,1),
故正态密度曲线关于直线 x=5 对称,
1).若X~N(μ,σ2),问X位于区域(μ,μ+σ)内的概率是多少?
22 x (,)
则称随机变量X 服从正态分布,记为X~N(μ,2).
若X ~ N ( , 2 ), 如图所示,
P( X x) S A
P (a X b) S B
若X ~ N ( , 2 ), 则 E ( X ) , D( X ) 2
在实际遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布:
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
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
大学正态分布ppt课件
记号
X服从正态分布时,记作X ~ N(μ, σ^2)。
正态分布的特点
钟形曲线
正态分布是一条钟形曲线,形状由均值和标准差决定。
均值为μ,方差为σ^2
正态分布的均值和方差是两个参数,均值为μ,方差为σ^2。
曲线下的面积
正态分布曲线下的面积为1,表示概率的累积分布。
正态分布的应用
自然现象
01
许多自然现象,如人类的身高、体重、智商等,都近
可靠性工程
在可靠性工程中,正态分布被用于描述设备的故 障概率和寿命分布,以及设计和优化设备的可靠 性。
PART 06
正态分布与其他统计分布 的关系
REPORTING
与二项分布的关系
01 02 03 04
二项分布是离散型的概率分布,而正态分布是连续型的概率分布。
二项分布中,随机变量取值是离散的,而正态分布中,随机变量取值 是连续的。
二项分布和正态分布的形状都呈现出钟形曲线,但二项分布的曲线比 较陡峭,而正态分布的曲线比较平缓。
二项分布和正态分布在一定条件下可以相互转化。例如,当二项分布 的试验次数足够大时,二项分布的极限分布就是正态分布。
与泊松分布的关系
泊松分布也是离散型的概率分布,但与二项分 布不同的是,泊松分布适用于描述单位时间( 或单位面积)内随机事件发生的次数。
似服从正态分布。
社会科学
02 在社会科学中,很多现象也服从正态分布,如人的出
生率、死亡率等。
科学实验
03
在科学实验中,实验结果往往呈现正态分布,如化学
反应速率等。
PART 02
正态分布的性质
REPORTING
数学期望与方差
数学期望
正态分布的期望值,即概率分布的中 心,表示为μ。它描述了分布的中心 位置。
X服从正态分布时,记作X ~ N(μ, σ^2)。
正态分布的特点
钟形曲线
正态分布是一条钟形曲线,形状由均值和标准差决定。
均值为μ,方差为σ^2
正态分布的均值和方差是两个参数,均值为μ,方差为σ^2。
曲线下的面积
正态分布曲线下的面积为1,表示概率的累积分布。
正态分布的应用
自然现象
01
许多自然现象,如人类的身高、体重、智商等,都近
可靠性工程
在可靠性工程中,正态分布被用于描述设备的故 障概率和寿命分布,以及设计和优化设备的可靠 性。
PART 06
正态分布与其他统计分布 的关系
REPORTING
与二项分布的关系
01 02 03 04
二项分布是离散型的概率分布,而正态分布是连续型的概率分布。
二项分布中,随机变量取值是离散的,而正态分布中,随机变量取值 是连续的。
二项分布和正态分布的形状都呈现出钟形曲线,但二项分布的曲线比 较陡峭,而正态分布的曲线比较平缓。
二项分布和正态分布在一定条件下可以相互转化。例如,当二项分布 的试验次数足够大时,二项分布的极限分布就是正态分布。
与泊松分布的关系
泊松分布也是离散型的概率分布,但与二项分 布不同的是,泊松分布适用于描述单位时间( 或单位面积)内随机事件发生的次数。
似服从正态分布。
社会科学
02 在社会科学中,很多现象也服从正态分布,如人的出
生率、死亡率等。
科学实验
03
在科学实验中,实验结果往往呈现正态分布,如化学
反应速率等。
PART 02
正态分布的性质
REPORTING
数学期望与方差
数学期望
正态分布的期望值,即概率分布的中 心,表示为μ。它描述了分布的中心 位置。
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。
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
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
➢ 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。
PPT课件
5
不同均值正态分布示意图
PPT课件
6
1.5 1
不同标准差的正态分布示意图
PPT课件
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%。
PPT课件
8
➢四、正态分布的应用
正态分布及其应用
(normal distribution)
PPT课件
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。
PPT课件
2
➢二.图形 正态分布密度函数
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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
PPT课件
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)
PPT课件
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。
PPT课件
2
➢二.图形 正态分布密度函数
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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
(14)曲(3线) (的4)对称位置由μ确定,曲线的形状由σ确定,σ越大,曲线越“矮胖”,反之,曲线越“瘦高”.
布 N (0,1) , 已 知 p ( < - 1.96 ) =0.025 , 则 即2、考已试知成X绩~N在((08,10),1,00则)间X在的区概间率为0. 内取值的概率等于( )
(2)曲线对应的正态总体概率密度函数是偶函数;
(3)曲线在x= 处处于最高点,由这一点向左右两侧延
伸时,曲线逐渐降低;
(4)曲线的对称位置由μ确定,曲线的形状由σ确定, σ越大,曲线越“矮胖”,反之,曲线越“瘦高”.
上述叙述中,正确的有 (1) (3) (4) .
课堂练习
1. 右图是当 σ 分别取值 σ1,σ2,σ3 的三种正
(2)
1 , 2 1 (x1)2
(x) 新疆 王新敞 奎屯
e 8 ,x ( , )
22
说明:当0 , 1时,X 服从标准正态分布
记为X~N (0 , 1)
例2、下列函数是正态密度函数的是( B )
f(x) 1 e ,,(0)都 是 实 数 A. 说明:当m=0 , s =1时,X 服从标准正态分布 2 样本容量增大时频率分布直方图
随 着 重 复 次 数 ,这的个增频加率 直 方 图 的
会 越 来 越 像 一线 条图钟 2.4形 3曲 .
y
O
图2.43
x
这条曲线 (或就 近是 似 )下地 列函数:的图象
φμ,σx 1 ex 2 σ μ 22,x , ,
2π σ
其 中 μ 和 σ σ 实 0 为 数 .我 参φ 们 μ 数 ,σ x 的 称
1 即即(947)考考7曲2试 试线成成的D.绩绩对在在称((位8800置,,1100由00))μ间间确的的定概概,率率曲为为线00的.. 形状由σ确定,σ越(x大4,1)曲2线越“矮胖”,反之,曲线越“瘦高”.
《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。
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)
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ppt精品课件
σ=2 -3 -2 -1 0 1 2 3 4x
-3 -2 -1 0
1 2
x
-3 -2 -1 0
1 2 3 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) (4)曲线与x轴之间的面积为1
1 σ 2π
(5)当一定时,曲线随着的变化而沿x轴平移 (6)当一定时,曲线的形状由的确定.
十、正态分布的示例
例1.下列函数是正态密度曲线的是(
A.f (x) C.f ( x) 1 2 1 2 2
( x )2
).
x2 2
e e
22 ( x 1) 2 4
2 B.f ( x) e 2 2 x 1 D.f ( x) e2 2
例2.设随机变量 ~ N 2, ( 2), 1 则D )的值为( C ) ( 2 1 A.1; B.2; C. ; D.4. 2
八、现实生活中的正态分布
20
频数
10
0
身高(cm)
某地13岁女孩118人身高(cm)频数分布图
身高(cm)
频数分布逐渐接近正态分布示意图
九、正态分布的3σ原则
若X~N(,2),则对于任何实数a>0,概率
P a X a
a
a
,a x dx
如果随机变量的总体密度曲线为:
f ( x)
1 e 2 ( x )2 2 2
(x R),
标准差σ越小,曲 线越“瘦高”,表 示总体分布越集中.
标准差σ越大, 曲线越“矮胖”, 表示总体分布越 分散.
6、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 , 7、设离散型随机变量X~N(0,1),则 P( X 0) = 0.5 P(2 X 2) = 0.9544 . 8、若X~N(5,1),求P(6<X<7).
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。
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
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
标准正态分布演示课件.ppt
精选
计算
已知u~N(0,1),试求: (1) P(u<-1.64)=? (2) P (u≥2.58)=? (3) P (|u|≥2.56)=? (4) P(0.34≤u<1.53) =?
精选
计算
查附表1得: (1) P(u<-1.64)=0.05050 (2) P (u≥2.58)=Φ(-2.58)=0.024940 (3) P (|u|≥2.56) =2Φ(-2.56)=2×0.005234 =0.010468 (4) P (0.34≤u<1.53) =Φ(1.53)-Φ(0.34) =0.93669-0.6331=0.30389
P(x<μ-1.96σ)=P(x>μ+1.96σ)=0.025
精选
x落在(μ-2.58σ,μ+2.58σ)之外的双侧概率为 0.01,而单侧概率
P(x<μ-2.58σ)=P(x>μ+2.58σ)=0.005
精选
第二节
卡方分布 Chi-square Distribution
精选
定义
如果随机变量zi(i = 1, ..., n)为相互独
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0
样本平精均选 数的分布
定理
情况1. 如果总体服从正态分布,平均数为 ,方差为2,样本含量为n,则样本为:
正态分布 平均数等于 方差等于 2/n,SQRT( 2/n )称为平均
数的标准差(standard error of the mean), 或简称标准误
P(u1 u u2 )
1
u2
1u2
e2
du
2 u1
计算
已知u~N(0,1),试求: (1) P(u<-1.64)=? (2) P (u≥2.58)=? (3) P (|u|≥2.56)=? (4) P(0.34≤u<1.53) =?
精选
计算
查附表1得: (1) P(u<-1.64)=0.05050 (2) P (u≥2.58)=Φ(-2.58)=0.024940 (3) P (|u|≥2.56) =2Φ(-2.56)=2×0.005234 =0.010468 (4) P (0.34≤u<1.53) =Φ(1.53)-Φ(0.34) =0.93669-0.6331=0.30389
P(x<μ-1.96σ)=P(x>μ+1.96σ)=0.025
精选
x落在(μ-2.58σ,μ+2.58σ)之外的双侧概率为 0.01,而单侧概率
P(x<μ-2.58σ)=P(x>μ+2.58σ)=0.005
精选
第二节
卡方分布 Chi-square Distribution
精选
定义
如果随机变量zi(i = 1, ..., n)为相互独
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0
样本平精均选 数的分布
定理
情况1. 如果总体服从正态分布,平均数为 ,方差为2,样本含量为n,则样本为:
正态分布 平均数等于 方差等于 2/n,SQRT( 2/n )称为平均
数的标准差(standard error of the mean), 或简称标准误
P(u1 u u2 )
1
u2
1u2
e2
du
2 u1
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五、正态分布:
y
0
ab
x
1、思考:
如图,我们如何通过正态分布密度曲线求出
落在区间(a, b]中的概率呢?
答:P(a x b)
b
p(x)dx F (b) F (a)
PaPT课件
16
2、定义:
如果对于任何实数 a<b,随机变量X满足:
b
P(a x b) a p(x)dx F (b) F (a)
则称X 的分布为正态分布. 正态分布由参数、
唯一确定, 、分别表示总体的平均数与标准差.
正态分布记作N( ,2).其图象称为正态曲线.
记作:X~N(,2) 。(EX= DX= )
PPT课件
17
3、标准正态分布:
特别的,当 0, 2 1时,称为标准正态分布:
x
PPT课件
9
思考:
2、上面的表达式有什么特点?
PPT课件
10
3、回忆一下前面学习必修1时我们学 习函数,可以从哪些方面研究它?
答:定义域、值域、单调性、奇 偶性、周期性等
PPT课件
11
归纳、总结:
P(x)
1
e ,
x 2
2 2
x
2
X=μ σ
-3 -2 -1 0 1 2 3 x
探究一下小球的分布规律 .以球槽的编号为横坐标,以
小球落 入各个球槽内的频率值为纵坐标,可以画出频
率分布直方图 .
频率/ 组距
0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05
O 1 2 3 4 5 6 PPT7课件8 9 10 11 槽的编号
6
思考:
随着试验次数和分组数的增多,频率直 方图的形状会呈现什么样的变化?
正态曲线
PPT课件
12
归纳、总结:
P(x)
1
e ,
x 2
2 2
x
2
(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 x 对称;
σ
(3)曲线在 x 处达到峰值 1 ; -3 -2 -1 0 1 2 3 x
PPT课件
7
随着重复次数的增加, 这个频率直方图的形状 会越来越像一条钟形曲线.
y
O
x
PPT课件
8
四、定义:
在上面游戏中得到的总体密度曲线就是或近似 地是以下函数的图象:
1 、正态曲线的定义:
函数 P(x)
1
x 2
e 2 2 , x
2
式中的实数μ、σ(σ>0)是参数,分别表示总体的平 均数与标准差,称P(x)的图象称为正态曲线
P( X k) CMk CCNnNnkMPP,T课k件 0,1,, m
2
二、创设情境:
你是否认识它?
PPT课件
3
图中每一黑点表示钉在板上的一颗钉子,它们彼此的距离
均相等,上一层的每一颗的水平位置恰好位于下一层的两颗正中 间。从入口处放进一个直径略小于两颗钉子之间的距离的小圆玻 璃球,当小圆球向下降落过程中,碰到钉子后皆以1/2的概率向 左或向右滚下,于是又碰到下一层钉子。如此继续下去,直到滚 到底板的一个格子内为止。把许许多多同样大小的小球不断从入 口处放下,只要球的数目相当大,它们在底板将堆成近似于正态
21
例题1: 若随机变量X ~ N (0,1),查表,求 (1)P( X 1.52); (2)P( X 1.52); (3)P(0.57 X 2.3); (4)P( X 1.49)
解:(1)P( X 1.52) (1.52) 0.93574;
(2)P( X 1.52) 1 P( X 1.52) 1 0.93574;
(3)P(0.57 X 2.3) P( X 2.3) P( X 0.57)
2.3 0.57 0.27358;
1
e
x2 2
x
2
简记为X ~ N0,1,其分布函数记为x.
PPT课件
18
六、 3σ原则
对于正态分布,随机变量X在μ的附近取值 的概率较大,在离μ很远处取值的概率较小:
区间 (μ -σ ,μ +σ ] (μ -2σ ,μ +2σ ] (μ -3σ ,μ +3σ ]
取值概率 68.3% 95.4% 99.7%
8.3正态分布曲线
PPT课件
1
一、复习回顾:
1.两点分布:X ~ B(1, p)
P(X 1) p, P(X 0) 1 p, p (0,1);
2.二项分布:X ~ B(n, p)
P(X k) Cnk pk 1 p nk , k 0,, n;
3.超几何分布: x ~ H (N, M , n)
2、观察、归纳、总PPT结课件 :
14
结论:
σ 一定
μ =-1
μ =0
μ =1
O
x
μ 一定
σ=0.5
σ=1
σ=2
O
x
1、当σ一定时,曲线随μ的变化而沿x轴平移;
2、当μ一定时,σ影响了曲线的形状.即:
σ越小,则曲线越瘦高,表示总体分布越集中;σ 越大,则曲线越矮胖,P表PT课示件 总体分布越分散.15
的密度函数图形(即:中间高,两头低,呈左右对称的古钟型), 其中n为钉子的层数。
这是英国生物统计学家高尔顿设计的用来研究随机现象的 模型,称为高尔顿钉板(或高尔顿板)。
PPT课件
4
三、探究思考:
1、我们也来玩一玩
PPT课件
5
2、为了更好地考察随着试验次数的增加 , 落在在各
个球槽内的小球分布情况, 我们进一步从频率的角度
2
(4)曲线与x轴之间的面积为 1;
正态曲线
PPT课件
13
4、探究与对函数图像的影响
(1)思考:
式子中有两个变化的参数,我们可以看 成两个变量,但是双变量会对我们的研究造 成一定的困难,同学们有什么好的办法吗?
针对解析式中含有两个参数,较难独立 分析参数对曲线的影响,这里通过固定一个 参数,讨论另一个参数对图象的影响,这样 的处理大大降低了难度
PPT课件
19
在实际应用中,通常认为服从于正态分布N(, 2)
的随机变量X只取 - 3, 3 之间的值,并简称为:
3原则。
PPT课件
20
七、 有关正态分布的随机变量的有 关概率计算:
知识点1: 标准正态分布的随机变量的有关概率可以通
过查表(见附录1:标准正态分布表)
PPT课件