正态分布
正态分布
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x
当-x<0时 ( x ) P ( X x )
P( X x) 1 P( X x)
1 ( x ) (0 x 4.99)
当x 5时, ( x ) 1;当x 5时, ( x ) 0
P ( a X b) ( b) ( a)
或
令x=μ+c, x=μ-c (c>0), 分别代入f (x), 可 得 f (μ+c)=f (μ-c) 且 f (μ+c) ≤f (μ), f (μ-c)≤f (μ)
1 f ( x) e 2
( x )2 2 2
, x
当x→ ∞时,f(x) → 0, 这说明曲线 f(x)向左右伸展时,越来越 贴近x轴。即f (x)以x轴为渐近线。
将标准正态分布概率密度的图形向左(或) 右平行移动 个单位,向上伸长(或压缩)
1
图形。
个单位,即可得一般正态分布概率密度的
( x )2 2 2
1 f ( x) e 2 ( x )
,
既然标准正态分布是关于y 轴对称的,而一 般正态分布是由标准正态分布平移 个单位 得来的,故f (x)以μ为对称轴,并在x=μ处达到 最大值: 1 f ( ) 2
2
X
~N(0,1)
根据定理1,只要将一般正态分布的分布 函数转化成标准正态分布,然后查表就可解 决一般正态分布的概率计算问题.
设X ~ N ( , 2 ),Y ~ N (0,1) 其概率密度分别为:
( x ), 0 ( y ) 分布函数分别为: ( x ), 0 ( y )
P ( X a ) P (Y a
a
正态分布的概念及应用

• 正态分布的简介 • 正态分布的性质 • 正态分布的应用场景 • 正态分布在数据分析中的应用 • 正态分布在机器学习中的应用 • 正态分布与其他统计分布的关系
01
正态分布的简介
正态分布的定义
01
正态分布是一种连续概率分布, 描述了许多自然现象的概率分布 形态,其概率密度函数呈钟形曲 线,且具有对称性。
贝叶斯推断
正态分布在贝叶斯推断中发挥了重要作用。通过贝叶斯定理,我们可以根据先 验知识和数据更新对未知参数的估计,而正态分布可以作为先验知识的分布形 式。
核方法和支持向量机
核方法
在支持向量机(SVM)等核方法中,正态分布作为核函数的一 种形式,用于将输入空间映射到高维特征空间,从而使得线性 不可分的数据变得线性可分。
在时间序列分析中,正态分布可用于描述时间序列数据的分布特征, 并建立预测模型。
05
正态分布在机器学习中的应用
概率模型和贝叶斯推断
概率模型
正态分布是一种常用的概率分布,在贝叶斯推断中,我们常常假设某些参数服 从正态分布,以便进行统计推断。例如,在朴素贝叶斯分类器中,特征的概率 分布被假设为正态分布。
考试成绩和测试评分
考试成绩和各种测试评分也经常呈现正态分布,因为大多数人的得分集中在平均分附近, 而高分和低分的人数较少。
气温、降雨量等气候数据
气温、降雨量等自然现象数据也可以用正态分布来描述,因为它们通常遵循类似的统计规 律。
科学研究和技术开发
01 02
实验结果和测量数据
在科学实验和测量中,很多数据呈现正态分布,如放射性衰变的半衰期、 化学反应速率等。这些数据反映了物质内部微观粒子的随机运动和相互 作用。
正态分布在统计学中的地位
正态分布
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2. 一般正态分布的概率计算
对于一般正态分布的概率计算,可以应用定积分的
换元法将其转化为标准正态分布的概率计算.
定理 设X~ N(, ) ,则 X ~ N(0,1).
这样,若X~ N(, ),并记其分布函数为 F(x),则
从而
F ( x)
P{X
x}
P
X
x
P
X
1 2
5
1
2
2
0.9772
P{0
X
1.6}
P
0
1 2
X 1 2
1.6 1
2
0.3 0.5
0.3 0.5 1
0.6179 0.6915 1 0.3094
P{
解:由题意知 X ~ N (10.05,0.062 ),于是
P{
X
10.05
0.12}
P
0.12 0.06
X
10.05 0.06
0.12
0.06
2 2
22 1
2 0.9772 1 0.9544
例4 设 X ~ N(, ),求 P{ X }, P{ X 2 },
越小,图形越陡峭.
o
1 x
0.5 1 1.5
x
特别地,当 0, 1时,称 X 服从标准正态分布,
记为 X ~ N(0,1),其概率密度函数为
(x)
1
x2
什么是正态分布
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什么是正态分布正态分布(Normal Distribution),又称为高斯分布(Gaussian Distribution),是概率论和统计学中十分重要的一种连续概率分布。
它是由数学家卡尔·弗里德里希·高斯在19世纪初提出的。
基本概念及性质正态分布的概率密度函数可以用如下的数学公式表示:其中,是均值,是标准差。
正态分布的特点如下:曲线呈钟形状,并且以均值为对称轴。
分布的均值、中位数和众数都相等,且位于曲线的中心。
标准差越大,曲线越扁平;标准差越小,曲线越陡峭。
正态分布的总面积等于1。
正态分布可以通过均值和标准差来完全描述。
重要应用领域正态分布在各个领域都有广泛的应用,以下列举了一些典型的应用:统计学在统计学中,正态分布是基础假设之一。
许多统计模型和方法都是基于假设数据服从正态分布进行推导和处理的。
例如,最小二乘回归、方差分析、z检验、t检验等都假定数据符合正态分布。
金融学正态分布在金融学中有广泛应用。
根据随机漫步理论,股票价格变动通常被认为是正态分布的。
基于此假设,投资者可以使用正态分布模型来进行风险评估和收益预测。
自然科学许多自然科学现象可以用正态分布来描述。
例如,身高、体重、IQ 分数等人类特征常常呈现出正态分布;地震、海啸等自然灾害的发生频率也具有一定程度上的正态性。
工程学在质量控制和可靠性工程中,正态分布也具有重要意义。
通过对工程过程数据进行正态性检验,可以评估产品是否在可接受范围内,并进行相应的调整和改进。
正态检验与参数估计为了判断给定数据是否服从正态分布,我们可以使用一些统计方法进行检验。
常见的方法包括:Kolmogorov-Smirnov检验:比较经验累积分布函数与理论累积分布函数之间的差异。
Shapiro-Wilk检验:基于样本数据与其期望值之间的相关系数来判断样本是否符合正态性。
QQ图:通过比较样本数据与理论上由正态分布生成的随机变量之间的关系来检查数据是否近似为正态分布。
正态分布
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三. 特征
1. 是单峰曲线,x=μ 2. 以均数μ为中心左右对称 3. 有2个参数,μ:位置参数, σ:变异度参数 σ越大,数据越分散,曲线越平坦。 特别地 N(0,1)称为标准正态分布 (z分布、u分布)
四.正态曲线下面积的分布规律
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,标准正态分布下1.96~1.96部分的面积为0.95 (可以通过积分 求得)。也就是说|u|>1.96的面积为0.05,对 任意的x,-x~x区间面积为多少呢?统计学家 已将此编制成了正态分布界值表,不过表中 的面积是指p(u<x), 也记作φ(x)。
3. 正态分布是许多统计方法的理论 基础,如后面要讲的t检验、方差分析、 相关回归等,t分布、二项分布、 Poisson分布的极限分布也是正态分布。
4.估计频数分布
例 出生体重低于2500克为低体重儿。若 由某项研究得某地婴儿出生体重均数为 3200克,标准差为350克,估计该地当 年低体重儿所占的比例。2. 源自计医学正常值范围x u s
例 120名健康成年男性农民舒张压的均数 为10.1kPa,标准差为0.93kPa,求舒张 压的95%双侧正常值范围。 ±1.96s =10.1±1.96×0.93 即 8.28~11.92 kPa 95%参考范围(reference range)或正常 范围(normal range)仅仅告知95%健 康者的测定值在此范围之内,并非告知 凡在此范围之内皆健康,也非告知凡在 此范围之外皆不健康,所以不可将之作 为诊断标准。
以上讨论的是标准正态分布,对一般的正 态分布,某指标x~N(μ,σ2),则 u=(x-μ)/σ~N(0,1) 即-1.96<u<1.96的面积为0.95 μ-1.96σ<x<μ+1.96σ的面积为0.95
什么是正态分布
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什么是正态分布正态分布,又称高斯分布,是在统计学和概率论中非常重要的一种连续概率分布。
它是由德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯提出的,常用于描述自然界中的许多现象,如身高、智商、测量误差等。
正态分布具有对称的钟形曲线,其特性使得它在统计推断、假设检验等领域起着至关重要的作用。
正态分布的定义正态分布是一个由均值μ(mu)和标准差σ(sigma)两个参数所决定的概率密度函数。
其数学表达式为:在这个公式中,( f(x) ) 是随机变量 ( X ) 的概率密度函数( ) 是均值,代表分布的中心位置( ) 是标准差,用于描述数据的离散程度( e ) 是自然对数的底数,约等于2.71828通过上述公式可以看出,当 ( x = ) 时,( f(x) )达到最大值;而随着 ( x ) 离开均值,概率密度逐渐减小。
正态分布的特性正态分布有几个重要特性,使其在研究中无处不在。
1. 对称性正态分布是关于均值 ( ) 对称的。
这意味着如果你将正态分布函数沿其均值向两侧折叠,左侧和右侧的形状完全一致。
这一特性使得很多统计方法可以简化计算,并提高了分析的效率。
2. 68-95-99.7法则这一法则描述了数据集中不同标准差范围内的数据比例:约68%的数据点落在均值±1个标准差内约95%的数据点落在均值±2个标准差内约99.7%的数据点落在均值±3个标准差内这一规律为理解异常值、识别数据分布特点提供了直观的依据。
3. 中心极限定理中心极限定理表明,在一定条件下,不同的独立随机变量之和趋向于正态分布,无论这些变量本身的分布是什么。
这意味着当你对大量独立同分布的随机变量取样时,其总和或平均值会呈现出近似正态分布,这一特性是统计推断的重要基础。
4. 单峰性正态分布是单峰的,即它只有一个峰值,这个峰值就是均值( μ )。
在这个峰值附近,概率密度最大的地方,随着离均值越远,数据点稀疏程度迅速增加。
正态分布完整ppt课件
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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
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[µ − 3σ , µ + 3σ ] 区间内. 区间内.
这在统计学上称作“ σ 准则” 这在统计学上称作“3 准则” .
看一个应用正态分布的例子: 看一个应用正态分布的例子
例 公共汽车车门的高度是按男子与车门顶头 以下来设计的.设男子身高X~ 碰头机会在 0.01 以下来设计的.设男子身高 ~ N(170,62),问车门高度应如何确定? 问车门高度应如何确定? ( , ),问车门高度应如何确定 解 设车门高度为h cm,按设计要求 设车门高度为 ,
例
设 X ~ N(0, 1), P(X ≤ b) = 0.9515, P(X ≤ a) = 0.04947, 求 a, b.
解: Φ(b) = 0.9515 >1/2, 所以 b > 0, 反查表得: Φ(1.66) = 0.9515, 故 b = 1.66
而 Φ(a) = 0.0495 < 1/2, 所以 a < 0, Φ(−a) = 0.9505, 反查表得: Φ(1.65) = 0.9505, 故 a = − 1.65
例 设 X ~ N(0, 1), P(X>−1.96) ,
求 P(|X|<1.96)
解: P(X>−1.96) = 1− Φ(−1.96) = 1−(1− Φ(1.96)) = Φ(1.96) = 0.975 (查表得) P(|X|<1.96) = 2 Φ(1.96)−1 = 2 ×0.975−1 = 0.95
标准正态分布的上 α分位点 设 X ~ N ( 0,1) ,若数 zα满足条件
P{ X > zα} = α , 0 < α < 1 ⇒ P{ X < − zα } = α
则称点 zα 为标准正态分布的上 α分位点 标准正态分布的上 分位点.
正态分布
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e
2 2
dX
2.正态分布的表示方法:X~N(μ , σ2)
三、正态分布的特征
① 呈钟型,高峰在中央(均数所在处);
② 以均数为中心,左右对称; ③ 正态分布有两个参数,即均数与标准差(与)
:位置参数
:形态参数
④ 不服从正态分布的指标,经转换可服从正态分布 ⑤ 正态曲线下的面积分布有一定规律,总面积=1
正态分布
一、正态分布的概念
又称Gauss分布,是自然界最常见、最重要 的一种分布,是连续型变量的分布,是许多 统计分析方法的基础。 得来: 频数分布直方图 设想为频率分布曲线 近似正态分布曲线
二、正态分布图形
1.概率密度函数:
1 F(X ) 2X ( X )2
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
σ =0.5
σ =1 σ =2
四、标准正态分布
1.定义:又称Z分布(u分布),是一种特殊的 正态分布 (μ=0,σ2=1) 2.表示方法: Z~N(0 , 1) 3.标准化变换:
4.许多统计分析方法的基础
1.估计频数分布
利用标准正态分布曲线下面积,可
以估计任意取值在(X1,X2 )范围 内的频数比例。
例题2-15
2.确定医学参考值范围
概念 :又称正常值范围,指绝大多数 正常人的人体形态、功能、代谢产物 等各种生理、生化指标的波动范围。 在诊断方面可用于划分正常或异常。
公式(正态分布法):以95%为例
《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
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正态分布科技名词定义中文名称:正态分布英文名称:normal distribution 定义1:概率论中最重要的一种分布,也是自然界最常见的一种分布。
该分布由两个参数——平均值和方差决定。
概率密度函数曲线以均值为对称中线,方差越小,分布越集中在均值附近。
应用学科:生态学(一级学科);数学生态学(二级学科)定义2:一种最常见的连续性随机变量的概率分布。
应用学科:遗传学(一级学科);群体、数量遗传学(二级学科)以上内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布求助编辑百科名片正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为:则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。
因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。
我们通常所说的标准正态分布是μ= 0,σ= 1的正态分布。
目录正态分布历史发展研究过程曲线应用频数分布医学参考值统计的理论基础正态分布历史发展研究过程曲线应用频数分布医学参考值统计的理论基础展开编辑本段正态分布正态分布的由来normal distribution 正态分布一种概率分布。
正态分布是具有两个参数μ和σ^2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σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ^2 )。
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,σ^2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。
正态分布

(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
方差相等、均数不等的正态分布图示
σ=0.5
μ=0 μ= -1
μ= 1Βιβλιοθήκη 若 固定,随值的变化而
沿x轴平
移, 故
称为位置
参数;
3 1 2
均数相等、方差不等的正态分布图示
b
P(a X b) a , (x)dx
2.正态分布的定义:
如果对于任何实数 a<b,随机变量X满足:
b
P(a X b) a , (x)dx
则称为X 的正态分布. 正态分布由参数μ、σ唯一确定. 正态分布记作N( μ,σ2).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 X~ N( μ,σ2)
(6)当μ一定时,曲线的形状由σ确定 . σ越大,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散; σ越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中.
例3、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
( C)
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;
• 对称区域面积相等。
S(-x1, -x2)
S(x1,x2)=S(-x2,-x1)
-x1 -x2
x2 x1
4、特殊区间的概率:
若X~N (, 2 ),则对于任何实数a>0,概率
a
P( a x ≤ a) , ( x)dx a
为如图中的阴影部分的面积,对于固定的 和 而言,该面 积 的随概着率越 大的,减即少X而集变中大在。这周说围明概率越越小大, 落。在区间 ( a, a]
正态分布基础知识

正态分位图是一个原始样本值为横坐标x、标准正态分布对应的z分数为纵坐标的散 点图
正态分布:如果图上点的分布接近一条直线,且这些点没有出现非线性的系统性 特征,那么总体分布为正态分布 非正态分布
点的分布不接近直线 点出现一些直线的系统性特征正 Nhomakorabea分布基础知识
标准正态分布
正态分布: 如果一个连续随机变量的分布可以用上述方程表示,则称其为正态分布,正态分 布为钟形分布
均匀分布 一个连续概率分布曲线下的面积等于1 面积和概率之间具有对应关系,因此可以用图中对应的面积来计算概率 如果一个连续随机变量的值均匀分布在所有可能值的范围呢,则称其为均匀分 布。均匀分布的图形为矩形
标准正态分布 钟形曲线:标准正态分布的图形为钟形 标准正态分布的均值为0 标准正态分布的标准差是1 密度曲线下的面积等于1
正态分布的实际应用
将任何正态分布标准化 z=(x-μ)/σ
z分数 给定z分数求概率 z分数查询表仅适用于标准正态分布,也就是均值为0,标准差为1的正态分布 z分数查询表第一页是负z分数,第二页是正z分数 表内的每个值都是从最左侧到该列第一行z分数的累计面积 z分数表示沿标准正态分布的横坐标轴的距离 给定面积求z分数 画一条钟形曲线并确定与给定的概率相对应的去线下区域
样本比例的分布会趋于正态分布 样本比例可以用来估计总体比例,即所有样本比例形成分布的均值等于总体 比例,或者说样本比例分布的期望值等于总体比例 样本均值的抽样分布是指当从同一总体中获取所有样本量为n的可能样本时,由 这些样本的均值形成的一个分布 样本均值的分布会趋于正态分布 样本均值可以用来估计总体均值,即所有样本均值形成的分布的均值等于总 体均值,或者说样本均值分布的期望值等于总体均值 样本方差的抽样分布是指当从同一总体中获取所有样本量为n的可能样本时,由 这些样本的方差形成一个分布 样本方差分布会趋于右偏态分布 样本方差可以用来估计总体方差,即所有样本方差形成的分布的均值就是总 体方差,或者说样本方差分布的期望值等于总体方差 无偏估计量和有偏估计量 无偏估计量:统计抽样分布的均值等于相应的总体参数 比例 均值 方差 有偏估计量:不能正确的估计对应的总体参数 中位数 全距 标准差
正态分布

当x<0时 Φ(−x) = 1− Φ( x) 时
若 X~N(0,1), ~
P(a < X < b) = Φ(b) − Φ(a) X −µ 2 若 X ~ N(µ,σ ), Y = ~N(0,1) σ a−µ b−µ ≤Y ≤ ) P(a < X < b)= P( σ σ b−µ a−µ = Φ( ) − Φ( ) σ σ
目 录 前一页 后一页 退 出
标准正态分布 的正态分布称为标准正态分布. µ = 0,σ = 1的正态分布称为标准正态分布. 表示: 其密度函数和分布函数常用ϕ(x)和 Φ(x)表示:
1 ϕ(x) = e 2π −∞ < x < ∞
ϕ ( x)
x2 − 2
,
1 Φ( x) = 2π
∫e
t2 x − 2 −∞
查表可知 z0.025 =1.96 z0.005 =2. 575
ϕ (x )
注:
z1-α = −zα ,
α
z0.95 = -1.645
z0.995 = -2. 575
z1−α
目 录
0
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zα x
退 出
第二章 随机变量及其分布
§4连续型随机变量的概率密度
小结: 小结: 1 连续型随机变量的密度函数的定义和性质。 连续型随机变量的密度函数的定义和性质。 定义和性质 特别是
Φ( x )
dt
标准正态分布N(0,1) 标准正态分布 标准正态分布的重要性在于, 标准正态分布的重要性在于,任何一个 一般的正态分布都可以通过线性变换转化为 标准正态分布. 标准正态分布.
定理1 定理 设
Y X ~ N(µ,σ ) , 则Y =
什么是正态分布

什么是正态分布正态分布(Normal Distribution),又称高斯分布(Gaussian Distribution),是概率论和统计学中最重要的概率分布之一。
它在自然界和社会科学中广泛应用,被认为是一种非常常见的分布模式。
正态分布的特点是呈钟形曲线,对称分布于均值周围。
其概率密度函数可以用以下公式表示:f(x) = (1 / (σ * √(2π))) * e^(-((x-μ)^2) / (2σ^2))其中,f(x)表示随机变量X的概率密度函数,x表示随机变量的取值,μ表示均值,σ表示标准差,π表示圆周率,e表示自然对数的底。
正态分布的均值和标准差决定了曲线的位置和形状。
均值决定了曲线的中心位置,标准差决定了曲线的宽度。
当均值为0,标准差为1时,曲线称为标准正态分布。
正态分布具有许多重要的性质和应用。
以下是正态分布的几个重要特点:1. 对称性:正态分布是对称的,均值处于曲线的中心位置,两侧的概率密度相等。
2. 峰度:正态分布的峰度较高,曲线较陡峭,尾部较平缓。
3. 独立性:正态分布的随机变量之间是相互独立的。
4. 中心极限定理:当样本容量足够大时,样本均值的分布接近正态分布。
正态分布在实际应用中具有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景:1. 自然科学:正态分布常用于描述测量误差、实验数据、物理量的分布等。
2. 社会科学:正态分布常用于描述人口统计数据、心理测量数据、考试成绩等。
3. 金融领域:正态分布常用于描述股票价格、利率、风险收益等。
4. 质量控制:正态分布常用于描述产品尺寸、重量、强度等的分布。
5. 生物学:正态分布常用于描述身高、体重、血压等生物特征的分布。
正态分布的应用不仅限于上述领域,还广泛应用于工程、经济学、环境科学等各个领域。
总之,正态分布是一种重要的概率分布,具有对称性、峰度高、独立性等特点。
它在自然界和社会科学中广泛应用,用于描述各种随机变量的分布。
了解正态分布的特点和应用,对于理解和分析实际问题具有重要意义。
正态分布及其计算

正态分布的方差
总结词
方差是衡量数据离散程度或波动范围的统计量。
详细描述
方差是衡量数据离散程度或波动范围的统计量,用于描述数据分布的宽度或分散 情况。在正态分布中,方差的大小决定了分布的宽度,即数据点离期望值的平均 距离。方差越大,数据分布越分散;方差越小,数据分布越集中。
正态分布的偏度与峰度
总结词
偏度描述数据分布的不对称性,峰度描述数据分布的尖锐程度。
详细描述
偏度是描述数据分布不对称性的统计量,用于衡量数据分布偏向某一方向的程度。正态分布的偏度接近0, 表示分布相对对称。峰度是描述数据分布尖锐程度的统计量,用于衡量数据分布曲线的峰部特征。正态分 布的峰度接近3,表示分布相对平坦。
03
CHAPTER
1 2 3
遗传学研究
正态分布用于描述基因频率和遗传特征的分布情 况,分析遗传变异和遗传疾病的风险。
临床试验
在临床试验中,正态分布用于描述患者生理指标 和治疗效果的分布情况,评估药物的有效性和安 全性。
生态学研究
在生态学研究中,正态分布用于描述物种数量和 种群密度的分布情况,分析生态系统的稳定性和 变化趋势。
正态分布及其计算
目录
CONTENTS
• 正态分布的简介 • 正态分布的计算 • 正态分布的性质 • 正态分布的假设检验 • 正态分布在实际中的应用
01
CHAPTER
正态分布的简介
正态分布的定义
正态分布是一种概率分布,描述了许 多自然现象的概率规律。在正态分布 中,数据点的概率密度函数呈现钟形 曲线,且曲线关于均值对称。
布规律。
02
CHAPTER
正态分布的计算
正态分布的期望值
总结词
正态分布

或 x Z s
23
例题:
例9-11 利用表9-1的资料计算95%参考值范围。
表9-1的资料近似服从正态分布,可以利用正
态分 布法计算95%参考值范围。
X 350.24,S 32.97
双侧95%的参考值范围:
X 1.96 S 350.24 1.96 32.97 ( 285.62 ~ 414.86) 20-29岁正常成年男子的尿酸浓度的95%参考值
25
(二) 质量控制: 随机误差 系统误差
26
判断异常的8种情况
有一个点距中心线的距离超过3个标准差(控制限以外) 在中心线的一侧连续有9个点 连续6个点稳定地增加或减少 连续14个点交替上下 连续3个点中有两个点距中心线距离超过2个标准差(警戒限 以外) 连续5个点中有4个点距中心线距离超过1个标准差 中心线一侧或两侧连续15个点距中心线距离都超出1个标准差 以内 中心线一侧或两侧连续8个点距中心线距离都超出1个标准差 范围。
的疾病和有关因素的同质人群。
一般认为至少应在 120 例以上。例数过少,
确定的参考值范围往往不够准确。
19
B.对选定的正常人进行准确的测量;
C.决定取单侧范围还是双侧范围值; 根据研究目的和专业知识确定单双侧 例:白细胞计数过低过高均异常,故双侧; 肺活量过低为异常,故单侧; 血铅、发汞含量过高为异常,故单侧。
知道面积求U值。 查附表1 得:0.10 对应的U值为-1.28
0.10
0.80
0.10
则: 80%的男孩身高集中: (116.9cm,129.2cm)
X 1.28 s
17
三、正态分布的应用 (一) 确定医学参考值范围(reference range) :
正态分布 公式

正态分布公式正态分布公式是统计学中最基本的公式之一,也是应用最广泛的概率分布之一。
正态分布在自然界和社会现象中都有着广泛的应用,如天文学、物理学、生物学、经济学、心理学等领域。
本文将从定义、性质、应用等方面详细介绍正态分布公式。
一、定义正态分布又称高斯分布,是一种连续概率分布,其概率密度函数为:$$ f(x)=frac{1}{sigmasqrt{2pi}}e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}} $$其中,$mu$为均值,$sigma$为标准差,$e$为自然对数的底数。
二、性质1. 对称性:正态分布的概率密度函数是一个对称函数,其均值、中位数、众数都相等,即都等于$mu$。
2. 峰度:正态分布的峰度为3,即比正态分布更陡峭的分布称为超过正态分布,比正态分布更平坦的分布称为低于正态分布。
3. 均值和标准差:正态分布的均值和标准差是唯一确定的,均值为$mu$,标准差为$sigma$。
4. 68-95-99.7法则:在正态分布中,约有68%的数据在均值的一个标准差范围内,约有95%的数据在均值的两个标准差范围内,约有99.7%的数据在均值的三个标准差范围内。
三、应用正态分布在各个领域都有着广泛的应用,以下列举几个典型的应用案例。
1. 统计学在统计学中,正态分布是最常用的分布之一。
由于中心极限定理的存在,许多现实世界中的现象都可以近似看作是正态分布的。
例如,学生的考试成绩、成年人的身高体重等都可以用正态分布来描述。
2. 物理学在物理学中,正态分布被广泛应用于测量误差分析。
例如,在测量长度时,由于测量仪器的误差和人为因素的干扰等因素,测量结果往往存在一定的误差。
这些误差可以用正态分布来描述,从而得到更准确的测量结果。
3. 金融学在金融学中,正态分布被广泛应用于风险评估。
例如,股票价格的波动、汇率的变化等都可以用正态分布来描述。
通过对这些波动的分析,可以预测未来的风险和收益,并做出相应的投资决策。
正态分布

例1:设
X ~ N 0,1
求 P ( X 1.23); P ( X 2.08); P ( X 0.09);
P(2.15 X 5.12); P( X 1.96)
解:
P ( X 1.23) 0
P ( X 2.08) (2.08) 0.9812
P( X 0.09) 1 (0.09) (0.09) 0.5359
重要结论:设 X ~ N ( , ),则
2
X
~ N (0,1) .
P ( X b ) P ( X b ) ( b ) (1) P (2) (a X b) P (a X b) P (a X b) b a ) ( ) P (a X b) ( a (3)P ( X a ) P ( X a ) 1 ( ) (4) P( X k ) P( X k ) ( k ) ( k )
对第二种方案有X ~ N 6,2), ( 2 56 于是(X 5) 1 P X 5) 1 ( P ( ) 3 1 ( 0.5) (0.5) 0.6915
综上分析,选择第 ?
种方案
小
1.标准正态分布
1)记为 X~N(0,1)
2)密度 ( x ) 函数:
(1) P ( X x ) 0.90 ,求x; (2) P ( X y ) 0.04 ,求y。 解:(1)P ( X x )
10
x 500 0.90 10
查表得 x 500 1.28
,得 x =512.8
y 500 0.04 (2)P ( X y ) 1 10 y 500 y 500 0.96 查表得 于是 1.75 10 10
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例3: 正态总体为 : 正态总体为µ=0, , x2 1 −2 σ=1时的概率密度函数是 f ( x) = 2π e , x∈R 时的概率密度函数是 (1)求证:f(x)是偶函数; 求证: 是偶函数 是偶函数; 求证 (2)求f(x)的最大值; 求 的最大值; 的最大值 (3)利用指数函数的性质说明 的增减性. 利用指数函数的性质说明f(x)的增减性 利用指数函数的性质说明 的增减性.
1 2 π
5 10 15 20 25 30 35 x
练习3: 练习
已知函数f ( x ) =
1
2p X轴上方 轴上方 a、它的图象在__________
1
e
x2 2
,则
b、它的最大值是________ 2p 直线x=0 直线x=0 ________对 c、它的图象关于________对称
在实际遇到的许多随机现象都服从或近似服 从正态分布: 从正态分布:
以及降雨量等,水文中的水位; 以及降雨量等,水文中的水位;
总之,正态分布广泛存在于自然界、 总之,正态分布广泛存在于自然界、生 产及科学技术的许多领域中。 产及科学技术的许多领域中。 正态分布在概率和统计中占有重要地位。 正态分布在概率和统计中占有重要地位。
4、正态曲线的性质 、
①曲线在坐标平面的什么位置? 曲线在坐标平面的什么位置? 曲线的变化趋势如何? ③ 曲线的变化趋势如何?
一般正态分布为一个分布族:N(µ,σ2) ;标准 µσ 正态分布只有一个 N(0,1) ;这样简化了应
用
正态曲线下的面积规律
• X轴与正态曲线所夹面积恒等于 。 轴与正态曲线所夹面积恒等于1 轴与正态曲线所夹面积恒等于 • 对称区域面积相等。 对称区域面积相等。
S(-∞,-X)
S(X,∞)=S(-∞,-X)
数学形式
( X − µ)2 1 , − ∞ < X < ∞ exp − f (X ) = 2 2σ σ 2π π= .14159, 是以2.72818为底的自然对数指数 3 exp X ~ N(µ,σ 2 ), µ为X的总体均数,σ为总体标准差 f ( X )称为概率密度函数(probabilit y density function ) 以f ( X )为纵坐标,X为横坐标,绘制的曲线就是 正态曲线(norm curve ) al
x
图1
图2
图3
0.6
f (X )
总结:
0.5
N(−1,0.8 )
2
0.4
N(0,1 )
N(1,1.2 )
2位置,σ决定曲线的“胖瘦” 决定曲线的位置, 0.2 决定曲线的“ 决定曲线的位置 决定曲线的 胖瘦”
0.1
0 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
X
例题2.下列函数是正态密度曲线的是(). 例题 下列函数是正态密度曲线的是() 下列函数是正态密度曲线的是()
2
− ( x) = 1 e f 2π σ
( x−µ )2
2σ 2
②在“标准正态分布表”中,相应x0的值 0)是指总体 标准正态分布表” 相应 的值φ(x 是指总体 取值小于x 的概率, 取值小于 0的概率,即φ(x0)=P(x<x0),如图 左边的阴影 ,如图5左边的阴影 所示. 所示. (Ⅰ) x0≥0时,则φ(x0)的值可在标准正态分布表中查到. 的值可在标准正态分布表中查到. Ⅰ 时 的值可在标准正态分布表中查到
频率 组距
产品 尺寸 (mm)
2、启发诱导,探求新知 启发诱导,
(1)正态分布与正态曲线 正态分布与正态曲线 产品尺寸的总体密度曲线具有“中间高, 产品尺寸的总体密度曲线具有“中间高,两头 的特征,像这种类型的总体密度曲线, 低”的特征,像这种类型的总体密度曲线,一般就 是或近似地是以下一个特殊函数的图象: 是或近似地是以下一个特殊函数的图象:
σ=1 -3 -2 -1
o
图2
1
2 3
x
(Ⅱ) x0<0时,可利用其图象的对称性获得 0) = 1-φ(-x0)来求出,如图 . Ⅱ 来求出, 时 可利用其图象的对称性获得φ(x - 来求出 如图6 (Ⅲ) P(x1<x<x2) = φ(x2) -φ(x1),再由 Ⅰ)(Ⅱ)求出,如图 右边阴影部分. Ⅲ 求出, 右边阴影部分. ,再由(Ⅰ Ⅱ 求出 如图5右边阴影部分 y y
σ=2
µ
5、标准正态分布 、
标准正态分布 (standard normal distribution) 的两个参数为: 的两个参数为:µ=0,σ=1 记为 N(0,1)
经标准正态变量 变换:一般正态分布N(µ,σ 2 )被转化为 u 标准正态分布N(0,1); 其中u = X −µ
σ
u2 1 f (u) = exp − , − ∞ < X < ∞ 2 2π
2π
2π
(3)任取 1<0,x2<0,且x1<x2,有 任取x , 任取
x x > ⇒e 2 2
2 1 2 2
2 x1 2
>e
2 x2 2
⇒
1 e 2π
2 x1 − 2
<
1 e 2π
2 x2 − 2
,
则f(x1)<f(x2),即当 ,即当x<0时,f(x)是递增 时 是递增 同理可得, 是递减的. 的. 同理可得,当x>0时,f(x)是递减的. 时 是递减的
标准正态曲线
根据正态函数,画出三条正态曲线: 例1 根据正态函数,画出三条正态曲线: ①µ=-1,σ=0.5, - ②µ=0,σ=1, ③µ=1,σ=2. .
y
µ=-1 -
y
µ=0 σ=0.5 σ=1
y
µ=1 σ=2
-3 -2 -1
o
1
2
x
-3 -2 -1
o
1
2 3
x
-3 -2 -1
o
1 2 3
4
方差相等、 方差相等、均数不等的正态分布图示
µ=0 µ= -1 µ= 1
σ=0.5
固定, 若 固定 随 值 的变化而 沿x轴平 轴平 移, 故 µ 称为位置 参数; 参数;
σ µ
µ3
µ1
µ2
均值相等、 均值相等、方差不等的正态分布图示
σ=0.5
µ=0
σ=1
固定, 若 u固定 σ 大 曲线矮而胖; 时, 曲线矮而胖; 小时, 小时 曲线瘦 σ 故称 而高, 而高 σ 为形状参数。 为形状参数。
µ
正态曲线下的面积规律
• 对称区域面积相等。 对称区域面积相等。
S(-x1, -x2)
S(x1,x2)=S(-x2,-x1)
-x1 -x2
µ
x2 x1
6、标准正态分布与利用标准正态分布表求概率 、
①在正态函数 中,当µ = 0,σ = 1时,正态总体称为标准 , 时 x 1 −2 正态总体,相应的函数表示式是: 正态总体,相应的函数表示式是: f ( x) = e , x ∈ (−∞,+∞) 2π y 相应的曲线称为标准正态曲线,如图2,记作N(0,1) . 相应的曲线称为标准正态曲线,如图 ,记作 µ=0
x ∈ (−∞,+∞) y
µ=0 σ=1
标准正态总体的函数表示式 标准正态总体的函数表示式
-3 -2 -1 0 1 2 3 x
1 −2 f (x) = e , x ∈(−∞,+∞) 2π
x2
标准正态曲线
正态总体的函数表示式 正态总体的函数表示式
− 1 f (x) = e 2πσ ( x−µ )2 2σ 2
在生产中,在正常生产条件下各种产品的质量指标; 在生产中,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; 在测量中,测量结果; 在生物学中,同一群体的某一特征; ; 在生物学中,同一群体的某一特征;……; 在气象中,某地每年七月份的平均气温、 在气象中,某地每年七月份的平均气温、平均湿度
解:
f (1)对于任意的 ∈R,(− x) = 对于任意的x∈ , 对于任意的
1 e 2π
( − x )2 − 2
=
1 e 2π
x2 − 2
= f ( x),
x2 (2)令 u = ,eu是关于 的增函数 是关于u的增函数 令 2
2
∵u≥0,当u=0,即x=0时,eu取得最小值. , , 时 取得最小值. 1. 1 − x2 取最大值 ∴当x=0时, f ( x) = 时 e
复习
100个产品尺寸的频率分布直方图 个产品尺寸的频率分布直方图 个产品尺寸的
频率 组距
产品 尺寸 (mm) 25.235 25.295 25.355 25.415 25.475 25.535
复习
200个产品尺寸的频率分布直方图
频率 组距
产品 尺寸 (mm) 25.235 25.295 25.355 25.415 25.475 25.535
, x ∈(−∞,+∞)
y
(1)当x = µ 时,函数值为最大. (2)f (x) 的值域为 (3) f (x) 的图象关于
1 (0, ] 2πσ
µ=0 σ=1 -3 -2 -1 0 1 2 3 x
x =µ
对称.
f (x)为增函数. (4)当 x∈ (-∞, (- ,µ] 时 当 x∈ µ,+∞) 时f (x)为减函数. ( , )
y
µ=-1 - σ=0.5
曲线有没有对称轴、最高点? ② 曲线有没有对称轴、最高点? ④当µ一定时,曲线形状变化又如何? 一定时,曲线形状变化又如何? 一定时
y
x=µ µ=1 σ=2
y
µ=0
y σ=0.5
σ=1 σ=2
σ=1