正态分布正态分布

正态分布正态分布Tag内容描述：<p>1、第第3 3讲讲 正态分布与正态分布与 医学参考值范围医学参考值范围 第一节 正态分布 正态分布（normal distribution）也叫高斯分布（ Gaussian distribution），一种最常见、最重要的连续型对 称分布。 （正态分布是对称分布，但对称分布不一定是正态分布。） 2.实际频数分布：中间频数多，两端越来 越少，且左右大致对称 理论频数分布：正态分布曲线。 一、数学形式 二、正态曲线（ normal curve ） 图形特点： 1. 钟型 2. 中间高 3. 两头低 4. 左右对称 5. 最高处对应 于X轴的值 就是均数 6. 曲线下面积 为1 7. 标准差决定 曲线的形状 X 。</p><p>2、课时作业 16正态分布|基础巩固|(25分钟，60分)一、选择题(每小题5分，共25分)1对于标准正态分布N(0,1)的密度函数f(x)e，下列说法不正确的是()Af(x)为偶函数Bf(x)的最大值是Cf(x)在x0时是单调减函数，在x0时是单调增函数Df(x)关于x1是对称的解析：由正态分布密度函数知0，即图象关于y轴对称答案：D2把一正态曲线C1沿着横轴方向向右移动2个单位，得到一条新的曲线C2，下列说法不正确的是()A曲线C2仍是正态曲线B曲线C1，C2的最高点的纵坐标相等C以曲线C2为概率密度曲线的总体的方差比以曲线C1为概率密度曲线的总体的方差大2D以曲线C2为概率密。</p><p>3、正态分布及其应用,Normal distribution and its applications 统计学中最重要的理论分布之一,正态分布(Normal distribution),法国概率论学者狄莫弗 德国数学家Gauss 最早用于物理学、天文学 Gaussian distribution,2,3,4,为什么如此摆放奖品？ 平时，我们很少有人会去关心小球下落位置的规律性，人们可能不相信它是有规律的。,高尔顿钉板试验,正态分布的背景一个街头赌博游戏,5,O,这条曲线就是我们将要介绍的正态分布曲线。,正态分布的背景高尔顿钉板试验,6,124,132,140,148,156,164,0,0.10,0.20,0.30,0.40,频率,图 某市120名12岁男童身高。</p><p>4、正 态 分 布2,f(x)= ，x(, +),标准正态曲线:当=0、=l时，正态总体称为标准正态总体，其相应的函数表示式是,其相应的曲线称为标准正态曲线,正态分布表中，相应于x0的值(x0)是指总体取值小于x0的概率 (x0)=P(xx0)，用图形表示为(阴影部分面积),说明： (1) (x0)=1(x0) (2)标准正态总体在任一区间(x1, x2)内取值的概率 P(x1xx2)= (x2) (x1) (3)对任一正态总体N(,2)，取值小于x的概率,即，若服从正态分布N(,2)，则 服从标准正态分布,例1. 若xN(0,1),求 (l)P(2.32x1.2)； (2)P(x2). 解：(1)P(2.32x1.2)=(1.2)(2.32) =(1.2)1(2.32)=0.8849(10.989。</p><p>5、正态分布及其应用,贾 睿：成都中医药大学公共卫生与管理学院 电 话：13666252064 电子邮箱：22ruijia163.com,学习要求,掌握内容 正态分布的概念和特征 正态分布的概念和两个参数 正态曲线下面积分布规律 标准正态分布 标准正态分布的概念和标准化变换 正态分布的应用 估计频数分布 制定参考值范围,熟悉内容 标准正态分布表。 了解内容 正态分布进行质量控制 正态分布是利用许多统计方法的基础,2,1. 正态分布(normal distribution ),3,1.1 正态曲线(normal curve ),是高峰位于中央(均数所在处)、两侧逐渐降低且左右对称、不与横轴相交的钟。</p><p>6、Importance of Normal Distribution,Describes many random processes or continuous phenomena Can be used to approximate discrete probability distributions Binomial Poisson Basis for classical statistical inference,Normal Distribution,Bell-shaped & symmetrical Mean, median, mode are equal Middle spread is 1.33 s Random variable has infinite range,Mean Median Mode,Standardize the Normal Distribution,One table!,Normal Distribution,Standardized Normal Distribution,Standardizing Example,Normal。</p>