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      • 【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态

      【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2015年7月8日
      测试开头

      离散概率分布并非无所不能。

      除了数值是离散的概率分布以外,还有一大类,即数值是连续的概率分布。正态分布是一种重要的连续型概率分布。

      连续型数据

      连续型数据往往通过测量得到,而不是通过计数得到,测量结果在很大程度上取决于测量精度的要求。

      对于离散概率分布,我们关心的是取得一个特定数值的概率;而对于连续概率分布来说,我们关心的是取得一个特定范围内的概率。

      概率密度函数

      我们用概率密度函数描述连续随机变量的概率分布。

      概率密度函数f(x)是这样的一种函数:通过它可以求出一个数据范围内的某个连续变量的概率,它向我们指出概率分布的形状。

      要点1

      【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态

      正态分布

      正态分布是一种普遍规律,应用非常地广泛。

      正态分布是连续数据的“理想”模型。

      正态分布具有钟形曲线,曲线对称,中央部位的概率密度最大。越是偏离均值,概率密度越小。均值和中位数均位于中央,具有最大概率密度。

      【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态

      如何求正态概率?

      第一步:确定分布与范围(正态分布的均值和标准差)

      第二步:使其标准化

      第三步:查找概率

      概率表所给出的概率,如图所示。

      【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态

      【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态


      要点1

      【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态

      重要的统计量

      标准分

      【陆勤笔记】《深入浅出统计学》8正态分布的运用:保持正态

      总结

      1 连续型数据的概率分布表示方式——概率密度函数

      2 两种典型的概率密度函数,均匀分布和正态分布


      【互动交流】

      无论您是投资人,创业者,还是从业者,R语言爱好者,愿意深入交流的朋友,请给陆勤留言或者添加陆勤微信:luqin360。

      测试结尾

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