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文档简介

x 定义 设 X 为随机变量, x 是任意实数 , 称函数 为X 的分布函数。 几何意义: Xx 2.32.3 随机变量的分布函数随机变量的分布函数 分布函数的基本性质 1、单调不减性:若x1 0)为未知参数,则称 X 服从参数为,的正态分布,记为: 3.正态分布 0 -+ x y 正态分布密度函数图形 1.曲线关于 对称. 特点是“两头小,中间大,左右对称”, 即钟形曲线. 正态分布概率密度图形的特点 2. 时取得最大值. 3. 决定了图形的中心位置, 决定了图形 中峰的陡峭程度. 4. 曲线线在x = 处处有拐点,以x轴为渐轴为渐 近线线. ! 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 人的身高高低不等,但中等身材的占大 多数,特高和特矮的只是少数,而且较 高和较矮的人数大致相近,这从一个方 面反映了服从正态分布的随机变量的特 点。 正态分布有广泛的应用,如地区的年降 雨量,在正常条件下各种产品的质量指标, 如零件的尺寸;纤维的强度和张力;农作物 的产量,小麦的穗长、株高;测量误差,射 击目标的水平或垂直偏差;信号噪声等等, 都服从或近似服从正态分布。 设X ,X的分布函数是 正态分布由它的两个参数和唯 一确定, 当和不同时,是不同的正 态分布。 标准正态分布 下面我们介绍一种最重要的正态分布 称 X 服从标准正态分布 概率密度函数为: 分布函数为: 例: 0.8413 记为: 的数值可查标准正态分布表(附录) 正态分布的几个结论: 0 x-x 1. 2.(引理): 4. 这在统计学上称作“3 准则 ” (三倍标准差原则)。 可以认为,Y 的取值几乎全部集中在 区间内. 分位点 则 称为标准正态分布的上 分位点。 0 常用 值: 0.001 0.0050.010.0250.05

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