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数据服从正态分布说明什么

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日期:2017-06-15 17:35:57R研习者中级
日期:2017-07-12 17:44:11数据陷阱解读徽章
日期:2017-07-27 17:24:20
发表于 2017-4-8 16:29 | 显示全部楼层 |阅读模式

基础 抽样调查 方法

1、集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。   
2、对称性:正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。 3、均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。 4、正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N(μ,σ):均数μ决定正态曲线的中心位置;标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平。   
5、u变换:为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。
应用
1. 估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。   
2. 制定参考值范围   (1)正态分布法 适用于服从正态(或近似正态)分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。   (2)百分位数法 常用于偏态分布的指标。表3-1中两种方法的单双侧界值都应熟练掌握。   
3. 质量控制:为了控制实验中的测量(或实验)误差,常以 作为上、下警戒值,以 作为上、下控制值。这样做的依据是:正常情况下测量(或实验)误差服从正态分布。   
4. 正态分布是许多统计方法的理论基础。 检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布,但相应的统计量在大样本时近似正态分布,因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。
估计正态分布资料的频数分布
例:某地1993年抽样调查了100名18岁男大学生身高(cm),其均数=172.0cm,标准差s=4.0cm,①估计该地18岁男大学生身高在168cm以下者占该地18岁男大学生总数的百分数
  在1个标准波动外的一半,即(1-68.3%)/2=15.65%
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日期:2017-05-11 17:17:35python徽章
日期:2018-05-31 17:03:40Keras徽章
日期:2018-04-26 15:29:45Hadoop研习者初级
日期:2018-03-29 16:08:43机器学习徽章
日期:2018-03-29 16:05:00技术内幕徽章
日期:2018-01-25 17:07:17Java徽章
日期:2018-01-04 17:14:48python徽章
日期:2017-12-28 17:08:21Oracle研习者初级
日期:2017-10-26 15:09:26R研习者中级
日期:2017-10-26 15:08:38perl徽章
日期:2017-10-20 16:35:05R研习者中级
日期:2017-09-28 17:18:49
发表于 2017-4-8 23:24 | 显示全部楼层
正太分布好神奇,很多分布都符合。
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日期:2017-06-15 17:35:57
发表于 2017-4-9 17:39 | 显示全部楼层
的确统计量足够多时符合正态分布这一原理的发现太重要了,各种算概率,检验都是以此为基础的
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日期:2017-04-07 11:22:49OpenAI课程徽章
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日期:2017-06-15 17:35:57spss初级
日期:2017-06-15 17:35:01
发表于 2017-4-9 19:53 | 显示全部楼层
确实好神奇,这么一说,上帝留了一些规律给人类去玩
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