1樓：苗文旭
這個copy有講到
統計學的問題 關於normal distribution的問題 10
2樓：守望者l尚
（normal distribution)一種概率分佈，也稱「常態分佈」。
正態分佈
正態分佈具有兩個引數μ和σ^2的連續型隨機變數的分佈，第一引數μ是服從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n（μ，σ^2）。服從正態分佈的隨機變數的概率規律為取與μ鄰近的值的概率大，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分佈越集中在μ附近，σ越大，分佈越分散。
正態分佈的密度函式的特點是：關於μ對稱，並在μ處取最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點，形狀呈現中間高兩邊低，影象是一條位於x軸上方的鐘形曲線。當μ=0，σ^2 =1時，稱為標準正態分佈，記為n（0，1）。
μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。多元正態分佈有很好的性質，例如，多元正態分佈的邊緣分佈仍為正態分佈，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分佈，特別它的線性組合為一元正態分佈。
正態分佈又名高斯分佈（gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈，記為：則其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。
因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。
正態分佈到底是什麼？詳解~~~
3樓：匿名使用者
一種用於計量型資料的,連續的,對稱的鐘型頻率分佈,它是計量型資料用控制圖的基礎.當一組測量資料服從正態分佈時,有大約68.26%的測量值落在平均值處正負一個標準差的區間內,大約95.
44%的測量值將落在平均值處正負兩個標準差的區間內;大約99.73%的值將落在平均值處正負三個標準差的區間內
我們將正態曲線和橫軸之間的面積看作1,可以計算出上下規格界限之外的面積,該面積就是出現缺陷的概率.
正態分佈：靠近均數分佈的頻數最多，離開均數越遠，分佈的資料越少，左右兩側基本對稱，這種中間多、
兩側逐漸減少的基本對稱的分佈，稱為正態分佈。
正態曲線：是一條**高，兩側逐漸下降、低平，兩端無限延伸，與橫軸相靠而不相交，左右完全對稱的鐘形曲線，稱為正態曲線。
數學，概率，正態分佈裡面的那個n是代表什麼
4樓：海螺殼
正態隨機變數服從的分佈就稱為正態分佈
n表示代號，取normal distribution（正態分佈）的首字母
5樓：風神吟唱
應該是正態分佈的縮寫
6樓：男兒無欲則剛
應該是normal的縮寫，表示它是正態分佈
7樓：額額
是正態分佈(normal distribution)的首字母
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