二项分布和正态分布的区分
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从两者的不同点进行区分,二项分布和正态分布有3点不同:
一、两者的图像特点不同:
1、二项分布的图像特点:当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。
2、正态分布的图像特点:关于μ对称,并在μ处取最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点,形状呈现中间高两边低,正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。
二、两者的性质不同:
1、二项分布的性质:当p≠q时,直方图呈偏态,p<q与p>q的偏斜方向相反。如果n很大,即使p≠q,偏态逐渐降低,最终成正态分布,二项分布的极限分布为正态分布。
故当n很大时,二项分布的概率可用正态分布的概率作为近似值。一般规定:当p<q且np≥5,或p>q且nq≥5,这时的n就被认为很大,可以用正态分布的概率作为近似值了。
2、正态分布的性质:由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
三、两者的提出者不同:
1、二项分布的提出者:二项分布是由伯努利提出的概念。
2、正态分布的提出者:C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了正态分布。
参考资料来源:百度百科-二项分布
参考资料来源:百度百科-正态分布
一、两者的图像特点不同:
1、二项分布的图像特点:当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。
2、正态分布的图像特点:关于μ对称,并在μ处取最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点,形状呈现中间高两边低,正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。
二、两者的性质不同:
1、二项分布的性质:当p≠q时,直方图呈偏态,p<q与p>q的偏斜方向相反。如果n很大,即使p≠q,偏态逐渐降低,最终成正态分布,二项分布的极限分布为正态分布。
故当n很大时,二项分布的概率可用正态分布的概率作为近似值。一般规定:当p<q且np≥5,或p>q且nq≥5,这时的n就被认为很大,可以用正态分布的概率作为近似值了。
2、正态分布的性质:由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
三、两者的提出者不同:
1、二项分布的提出者:二项分布是由伯努利提出的概念。
2、正态分布的提出者:C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了正态分布。
参考资料来源:百度百科-二项分布
参考资料来源:百度百科-正态分布
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