41,228
次編輯
變更
创建页面，内容为“{| class="wikitable" align="right" |- | style="background: #FF2400" align= center| '''<big>标准正态分布</big>''' |- |<center><img src=https://p1.ssl.qhimg.com…”
{| class="wikitable" align="right"
|-
| style="background: #FF2400" align= center| '''<big>标准正态分布</big>'''
|-
|<center><img src=https://p1.ssl.qhimg.com/t0170be46a3a28f60e9.jpg width="300"></center>
<small>[https://baike.so.com/gallery/list?ghid=first&pic_idx=1&eid=6791440&sid=7008061 来自 网络 的图片]</small>
|-
|-
| align= light|
|}
'''标准正态分布'''---standard normal distribution
标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。
标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96~+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58~+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，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位置参数均数为0， 尺度参数：标准差为1的正态分布（见右图中绿色曲线）。
=='''简介'''==
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。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的[[标准]]正态分布是位置参数均数为0， 尺度参数：标准差为1的正态分布（见右图中绿色曲线）。
正态分布中一些值得注意的量：
密度函数关于平均值对称
平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。
95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。
99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。
99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。
函数曲线的反曲点（inflection point）为离平均数一个标准差距离的位置。
=='''评价'''==
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，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位置参数均数为0， 尺度参数：标准差为1的正态分布（见右图中绿色曲线）。
标准正态分布
标准正态分布
正态分布中一些值得注意的量：
密度函数关于平均值对称
平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。
95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。
99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。
99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。
函数曲线的反曲点（inflection point）为离平均数一个标准差距离的位置。<ref>[https://baike.so.com/doc/6791440-7008061.html 标准正态分布]搜狗</ref>
=='''参考文献'''==
|-
| style="background: #FF2400" align= center| '''<big>标准正态分布</big>'''
|-
|<center><img src=https://p1.ssl.qhimg.com/t0170be46a3a28f60e9.jpg width="300"></center>
<small>[https://baike.so.com/gallery/list?ghid=first&pic_idx=1&eid=6791440&sid=7008061 来自 网络 的图片]</small>
|-
|-
| align= light|
|}
'''标准正态分布'''---standard normal distribution
标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。
标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96~+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58~+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，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位置参数均数为0， 尺度参数：标准差为1的正态分布（见右图中绿色曲线）。
=='''简介'''==
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。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的[[标准]]正态分布是位置参数均数为0， 尺度参数：标准差为1的正态分布（见右图中绿色曲线）。
正态分布中一些值得注意的量：
密度函数关于平均值对称
平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。
95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。
99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。
99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。
函数曲线的反曲点（inflection point）为离平均数一个标准差距离的位置。
=='''评价'''==
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，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位置参数均数为0， 尺度参数：标准差为1的正态分布（见右图中绿色曲线）。
标准正态分布
标准正态分布
正态分布中一些值得注意的量：
密度函数关于平均值对称
平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。
95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。
99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。
99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。
函数曲线的反曲点（inflection point）为离平均数一个标准差距离的位置。<ref>[https://baike.so.com/doc/6791440-7008061.html 标准正态分布]搜狗</ref>
=='''参考文献'''==