在高一统计学中,正态分布如何描述?
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在高中统计学中,我们通常使用正态分布来描述连续型的随机变量。正态分布有三个常用的公式:
1. 概率密度函数(Probability Density Function, PDF):
正态分布的概率密度函数是一个关于变量 x 的函数,表示了变量取某个值的概率密度。正态分布的概率密度函数表达式为:
f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * e^(-((x - μ)^2) / (2σ^2))
其中,f(x) 表示 x 的概率密度,μ 表示正态分布的均值,σ 表示正态分布的标准差,e 是自然对数的底,sqrt 表示开平方。
2. 累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF):
正态分布的累积分布函数是一个关于变量 x 的函数,表示了变量小于等于某个值的累积概率。正态分布的累积分布函数表达式为:
F(x) = 1/2 * (1 + erf((x - μ) / (σ * sqrt(2))))
其中,F(x) 表示 x 小于等于某个值的累积概率,erf 表示误差函数。
3. 逆累积分布函数(Inverse Cumulative Distribution Function, ICDF):
逆累积分布函数是累积分布函数的反函数,它用来计算给定累积概率的对应变量值。对于正态分布来说,逆累积分布函数通常称为正态分布的 z 分数表。它表示了给定一个概率值,找到对应的标准分数 z。
这三个公式是用来描述正态分布的重要工具,可以帮助我们计算概率、百分位数和标准分数等。
1. 概率密度函数(Probability Density Function, PDF):
正态分布的概率密度函数是一个关于变量 x 的函数,表示了变量取某个值的概率密度。正态分布的概率密度函数表达式为:
f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * e^(-((x - μ)^2) / (2σ^2))
其中,f(x) 表示 x 的概率密度,μ 表示正态分布的均值,σ 表示正态分布的标准差,e 是自然对数的底,sqrt 表示开平方。
2. 累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF):
正态分布的累积分布函数是一个关于变量 x 的函数,表示了变量小于等于某个值的累积概率。正态分布的累积分布函数表达式为:
F(x) = 1/2 * (1 + erf((x - μ) / (σ * sqrt(2))))
其中,F(x) 表示 x 小于等于某个值的累积概率,erf 表示误差函数。
3. 逆累积分布函数(Inverse Cumulative Distribution Function, ICDF):
逆累积分布函数是累积分布函数的反函数,它用来计算给定累积概率的对应变量值。对于正态分布来说,逆累积分布函数通常称为正态分布的 z 分数表。它表示了给定一个概率值,找到对应的标准分数 z。
这三个公式是用来描述正态分布的重要工具,可以帮助我们计算概率、百分位数和标准分数等。
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