正態分布條件:服從正態分布的條件[朗讀]

實際上可以用一個事物發展的邏輯來講你這個問題:有了一種測量的標尺→人們測量了某個群體的某個特徵的一些數據→發現了存在一些特徵的分布規律→在其他的領域中亦發現了此類的性質或規律→了解了原來某些東西是有共同分布規律的→總結了這些分布規律,進行了相關的研究和定義(如均勻分布、正態分布等)→用這些規律去檢測更多未知的東西,豐富各種分布的包含內容→總結多了就有經驗了(例如不需要檢驗,人們就知道,一般來說某個區域人群的身高、體重分布應該呈正態)【如有雷同,純屬搞笑】。

影響該事件的因素有無窮多個,而每個因素的影響又是無窮小,那麼這個事件就服從正態分布;如果服從正態分布的隨機變量它的均值為零、標準差為1,那麼這個變量就服從標準正態分布!比如測量某零件的尺寸時,由於溫度、濕度等眾多因素的微小影響,使得測量結果出現誤差,這種誤差就服從正態分布:大誤差出現的機率很小,經常出現的誤差機率就高,就象一條鍾型曲線,即正態分布曲線。

正態分布(normaldistribution)又名高斯分布(gaussiandistribution),是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的機率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響。

兩個服從正態分布的變量能夠決定二維正態分布的充要條件是這兩個變量的線性組合是一維正態分布.而要這兩個正態變量的任意線性組合是一維正態分布的充分條件是兩個獨立.所以一般只有x,y獨立才能確定聯合分布.另外,由5個參數確定一個二維正態分布,前提是已經知道這兩個變量服從二維正態分布。

(1)正態分布圖像關於x=μ對稱,其中μ為正態分布的期望值;(2)正態分布的標準差越小,圖像在x=μ處曲率半徑越小,圖像越高聳,也就是意味著取值在x=μ附近的幾率越大.反之亦然;(3)正態分布曲線與x軸之間的面積為1;(4)圖像的拐點在x=μ+σ和x=μ-σ處;(5)相互獨立的正態分布滿足加和性;(6)正態分布在實際管理應用中有3σ和6σ法則;(7)正態分布為中心極限定理的大樣本統計分布;