正太分布的图像特点?离散型概率与连续型概率的区别?
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你好:
图像特点:
(1)正态分布图像关于x=μ对称,其中μ为正态分布的期望值;
(2)正态分布的标准差越小,图像在x=μ处曲率半径越小,图像越高耸,也就是意味着取值在x=μ附近的几率越大。反之亦然;
(3)正态分布曲线与x轴之间的面积为1;
(4)图像的拐点在x=μ+σ和x=μ-σ处;
(5)相互独立的正态分布满足加和性;
(6)正态分布在实际管理应用中有3σ和6σ法则;
(7)正态分布为中心极限定理的大样本统计分布
区别:
离散型的直接列出取值和取到这个值的概率,比如两点分布P(X=1)=0.6,P(X=0)=0.4这样。
连续型的取到一个特定值的概率是0,只有取值在一个区间里面有意义。
图像特点:
(1)正态分布图像关于x=μ对称,其中μ为正态分布的期望值;
(2)正态分布的标准差越小,图像在x=μ处曲率半径越小,图像越高耸,也就是意味着取值在x=μ附近的几率越大。反之亦然;
(3)正态分布曲线与x轴之间的面积为1;
(4)图像的拐点在x=μ+σ和x=μ-σ处;
(5)相互独立的正态分布满足加和性;
(6)正态分布在实际管理应用中有3σ和6σ法则;
(7)正态分布为中心极限定理的大样本统计分布
区别:
离散型的直接列出取值和取到这个值的概率,比如两点分布P(X=1)=0.6,P(X=0)=0.4这样。
连续型的取到一个特定值的概率是0,只有取值在一个区间里面有意义。
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