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正態(tài)分布(Normal distribution),也稱“常態(tài)分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測(cè)量誤差時(shí)從另一個(gè)角度導(dǎo)出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質(zhì)。是一個(gè)在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布,在統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多方面有著重大的影響力。正態(tài)曲線呈鐘型,兩頭低,中間高,左右對(duì)稱因其曲線呈鐘形,因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。若隨機(jī)變量X服從一個(gè)數(shù)學(xué)期望為μ、方差為σ2的正態(tài)分布,記為N(μ,σ2)。其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的期望值μ決定了其位置,其標(biāo)準(zhǔn)差σ決定了分布的幅度。當(dāng)μ = 0,σ = 1時(shí)的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
正態(tài)分布(Normal distribution),也稱“常態(tài)分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測(cè)量誤差時(shí)從另一個(gè)角度導(dǎo)出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質(zhì)。是一個(gè)在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布,在統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多方面有著重大的影響力。正態(tài)曲線呈鐘型,兩頭低,中間高,左右對(duì)稱因其曲線呈鐘形,因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。若隨機(jī)變量X服從一個(gè)數(shù)學(xué)期望為μ、方差為σ2的正態(tài)分布,記為N(μ,σ2)。其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的期望值μ決定了其位置,其標(biāo)準(zhǔn)差σ決定了分布的幅度。當(dāng)μ = 0,σ = 1時(shí)的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。收起
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