Distribuția normală, matematică, fandomului alimentat de Wikia
Distribuția normală. de asemenea, cunoscut ca o distribuție Gauss. - distribuție de probabilitate. care joacă un rol crucial în multe domenii ale cunoașterii, în special în fizică. O cantitate fizică este supusă o distribuție normală, atunci când este expus la un număr mare de zgomot aleatoare. Este clar că această situație este foarte comună, astfel încât să se poate spune că toate distribuțiile în natura cea mai frecventă este distribuția normală -, prin urmare, unul dintre numele sale.
Distribuția normală depinde de doi parametri - offsetul și scara. că este, este, din punct de vedere matematic, nu o distribuție, și întreaga lor familie. Valorile parametrilor corespund valorilor medii (așteptări) și dispersia (abaterea standard).
distribuție normală standard este o distribuție normală cu media 0 și abaterea standard 1.
Caracteristicile drepturilor de distribuție
Densitatea de probabilitate distribuită în mod normal variabilă aleatoare cu parametrul prejudecată și scara (sau, echivalent, dispersie) este după cum urmează:
Funcția de distribuție de o asemenea magnitudine nu poate fi exprimată prin funcții elementare și înregistrate de definiția integralei Riemann ca
Funcția de distribuție a variabilei aleatoare normale standard (de exemplu, în cazul în care ..) de multe ori obznachayut ca:
Funcția de distribuție normală a unei variabile aleatoare cu orice parametri cu ușurință exprimate prin:
Funcția caracteristică a distribuției normale este dată de
în cazul în care - raspredolennaya regulă cu parametri și variabile aleatoare.
Funcția generatoare Moment este definit pentru toate t reală este dată de formula
Percentila drepturilor standard de distribuție normală
Percentile a distribuției normale standard, dată de ecuația
.
Mai jos sunt rezumate valorile percentile pentru majoritatea valorilor chasto care apar.
Modelarea variabilelor aleatoare normale Editare
tehnici de modelare Inaccurate bazate pe teorema limită centrală. Adică, dacă ai pus o mulțime de variabile independente și identic distribuite cu variație finită, atunci suma va fi distribuită aproximativ normală. De exemplu, dacă adăugăm baza 12 variabile aleatoare independente. obține o aproximare brută a distribuției normale standard.
Cu toate acestea, utilizarea unor metode precise este de preferat, deoarece nu au practic nici dezavantaje. În special, caseta de transformare - Muller este corectă, rapid și ușor de implementat metoda de generare.
Testarea statistică furnizează distribuție normală Editare
Criteriul Pearson, deoarece distribuția normală este adesea găsit în practică, testele statistice specifice sunt proiectate pentru ea. Criteriul Kolmogorov - Smirnova et al.
drepturile de distribuție normale Curious
Prin urmare, dacă în orice test vă (și chiar prietenii tăi) au fost în mijlocul scalei, știi că este foarte posibil să fi lucrat o distribuție normală, iar testul nu înseamnă nimic.