概率密度与概率的区别。概率密度为什么可以大于1 5
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最近也遇到这个问题写点心得,供后来人参考,虽然这个问答是很久以前的了,但网上搜索全是各种误导经验、复制粘贴。
我遇到的是一组(0~10)的数据算NORM.DIST后出现大于1的数,接触到这个问题的。一组数据得出的均值mean,标准差std是固定值,它的正态分布图就是固定的了,可画出来了,x=0~10,步长0.2 ,用NORM.DIST(x,mean,std,false)画概率密度图,出现大于1的值了, 再乘以x轴长度,实际是最好是积分,估算就用X乘Y得到概率了。
那么为了画图好看,别人不会问出Y为什么大于1再解释麻烦,可用直接NORM.DIST(x,mean,std,false)x 0.2作为Y轴值做正态分布图。
此外NORM.DIST(x, mean, std,ture)作图可用看出累加概率,最终趋向于1.
此外可用用NORM.INV(概率,mean,std)作出制定概率的Y值,即反函数,根据Y算X,例如这组数据里有0.9的概率x会低于7.
我遇到的是一组(0~10)的数据算NORM.DIST后出现大于1的数,接触到这个问题的。一组数据得出的均值mean,标准差std是固定值,它的正态分布图就是固定的了,可画出来了,x=0~10,步长0.2 ,用NORM.DIST(x,mean,std,false)画概率密度图,出现大于1的值了, 再乘以x轴长度,实际是最好是积分,估算就用X乘Y得到概率了。
那么为了画图好看,别人不会问出Y为什么大于1再解释麻烦,可用直接NORM.DIST(x,mean,std,false)x 0.2作为Y轴值做正态分布图。
此外NORM.DIST(x, mean, std,ture)作图可用看出累加概率,最终趋向于1.
此外可用用NORM.INV(概率,mean,std)作出制定概率的Y值,即反函数,根据Y算X,例如这组数据里有0.9的概率x会低于7.
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