什么是正态概率分布？(normal probability distribution?)
统计学原理认为，只要有足够的样本量，就有可能预测更多人口的正态概率分布。大多数人将分布概率与数据被绘制成图形时产生的形状联系起来，这将形成钟形曲线。正态曲线将显示接近平均值的更高浓度，或样本一半位于两侧的点。当一个人离开平均点时，样本中的元素就更少了
如果想象一下面粉被筛到盘子上时会发生什么，很容易画出代表正态概率分布的钟形曲线。大部分面粉直接堆在筛下。离开土堆的顶部，面粉变得不那么深，在盘子的边缘，很少或根本找不到面粉。
为了量化样品（如面粉）的分散方式，有必要解释标准偏差。最简单地说，标准偏差表示每一条数据与其他数据点和平均值的分布范围。如果这些点紧密地聚集在一起，则标准偏差将小于它们广泛分散时的标准偏差。例如，如果一个城市的平均温度因季节而急剧变化，那么它的标准偏差将大于赤道上一个城市的正态概率分布，而赤道上的温度全年保持相对恒定 .
作为一个例子，考虑到在美国，27.8%的女鞋销售的大小为8和8.5，23.7%是大小7和7.5，17.5%是大小9或9.5。根据这一信息，鞋制造商将平均鞋码设定为8至8.5；使用27.8作为平均值，并指定一个鞋码的标准偏差，可以证明大约68%的女性穿7到9.5码的鞋。将这些数字相加，结果为69%，完全符合正态概率分布。 .
从平均值向外移动，数字应表明尺寸5和尺寸11之间约99%的磨损。根据制造商的报告，4.8%的销售额是5码或5.5码，11.7%是6码或6.5码，10%是10码或10.5码，3%是11码，可以看出98.5%的销售额遵循正态概率分布原则。在所有售出的鞋子中，只有1.5%的鞋子的平均值超过了三个标准差。
正态概率分布的原理用于许多不同的应用。民意调查者有时使用分布概率来预测他们收集的数据的准确性。正态曲线也可用于金融应用，例如分析特定股票的表现。教育工作者可以应用正态概率分布规律来预测未来的考试分数或在曲线上给试卷打分。
- 发表于 2022-02-11 00:10
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- 分类：科学
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