1、“正态分布”的意义许多统计方法的理论基础。
(相关资料图)
2、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。
3、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，若随机变量服从一个位置参数、尺度参数为的概率分布。
4、正态分布是一种概率分布。
5、正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。
6、遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。
7、扩展资料标准正态分布特点：密度函数均值对称平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
8、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。
9、95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。
10、99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。
11、99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。
12、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。
13、参考资料：百度百科-正态分布参考资料：百度百科-标准正态分布。
本文到此分享完毕，希望对大家有所帮助。
标签：
