行唐县第一中学正态分布课件
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《正态分布》教学课件(2024)

2024/1/29
4
正态分布定义及特点
特点
分布的形状由标准差决定,标准 差越小,曲线越陡峭;标准差越 大,曲线越平缓。
定义:正态分布是一种连续型概 率分布,描述了许多自然现象的 概率分布情况。在统计学中,正 态分布又被称为高斯分布。
2024/1/29
曲线呈钟形,对称于均值,且均 值、中位数和众数相等。
正态分布在实际问题中解 决方案
2024/1/29
24
问题背景描述
2024/1/29
实际问题中,很多数据分布情况呈现出一种钟型曲线, 即正态分布。 正态分布在自然界、社会科学、工程技术等领域都有广 泛应用。
掌握正态分布的性质和参数估计方法,对于解决实际问 题具有重要意义。
25Βιβλιοθήκη 解决方案设计思路确定问题背景和数据来源,对数据进行 收集和整理。
02
正态分布是一种连续型概率 分布,具有钟形曲线特征。
03
正态分布的概率密度函数由 均值和标准差决定。
29
关键知识点总结回顾
正态分布具有对称性 、可加性和稳定性等 重要性质。
标准正态分布是均值 为0、标准差为1的正 态分布。
2024/1/29
标准正态分布及其性 质
30
关键知识点总结回顾
标准正态分布的概率密度函数具有标准形式,便于计算和分析。
如果数据符合正态分布,则可以利用正 态分布的性质和参数估计方法,对数据
进行建模和分析。
2024/1/29
利用统计分析方法,对数据进行描述性 统计和推断性统计,判断数据是否符合 正态分布。 根据建模结果,对实际问题进行解释和 预测,提出相应的解决方案。
26
具体实施步骤和结果展示
正态分布ppt课件统计学

详细描述
人类的身高和体重分布情况符合正态分布的特征。这是因为个体的生长发育受到多种因 素的影响,导致身高和体重的差异。根据正态分布规律,大部分人的身高和体重值会集 中在平均值附近,而偏离平均值越远的人数逐渐减少。这种分布形态有助于评估个体的
生长发育状况,并识别出异常身高和体重的个体。
股票价格波动
总结词
卡方检验
总结词
卡方检验是一种非参数检验方法,用于比较实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。
详细描述
卡方检验通过计算卡方值和对应的P值来判断实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。卡方值越大,P值越小,说明差 异越显著。
05
正态分布的实例分析
考试分数分布
总结词
考试分数分布通常呈现正态分布的特点,即大部分考生成绩集中在平均分附近,高分和低分均呈下降趋势。
03
正态分布的性质
钟形曲线
钟形曲线
正态分布的图形呈现钟形 ,中间高,两侧逐渐降低 ,对称轴为均值所在直线 。
概率密度函数
描述正态分布中取任意值 的概率大小,函数曲线下 的面积代表概率。
曲线下面积
正态分布曲线下的面积为1 ,表示随机变量取值在一 定范围内的概率。
平均数与标准差
平均数
正态分布的均值,表示数据的中 心位置,所有数据值加起来除以 数据个数得到。
概率密度函数
正态分布的概率密度函数公式为: $f(x) = frac{1}{sqrt{2pisigma^2}} e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}}$
其中,$mu$表示平均值,$sigma$ 表示标准差,该公式描述了正态分布 曲线的形状和高度。
02
正态分布的应用
自然现象
人类的身高和体重分布情况符合正态分布的特征。这是因为个体的生长发育受到多种因 素的影响,导致身高和体重的差异。根据正态分布规律,大部分人的身高和体重值会集 中在平均值附近,而偏离平均值越远的人数逐渐减少。这种分布形态有助于评估个体的
生长发育状况,并识别出异常身高和体重的个体。
股票价格波动
总结词
卡方检验
总结词
卡方检验是一种非参数检验方法,用于比较实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。
详细描述
卡方检验通过计算卡方值和对应的P值来判断实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。卡方值越大,P值越小,说明差 异越显著。
05
正态分布的实例分析
考试分数分布
总结词
考试分数分布通常呈现正态分布的特点,即大部分考生成绩集中在平均分附近,高分和低分均呈下降趋势。
03
正态分布的性质
钟形曲线
钟形曲线
正态分布的图形呈现钟形 ,中间高,两侧逐渐降低 ,对称轴为均值所在直线 。
概率密度函数
描述正态分布中取任意值 的概率大小,函数曲线下 的面积代表概率。
曲线下面积
正态分布曲线下的面积为1 ,表示随机变量取值在一 定范围内的概率。
平均数与标准差
平均数
正态分布的均值,表示数据的中 心位置,所有数据值加起来除以 数据个数得到。
概率密度函数
正态分布的概率密度函数公式为: $f(x) = frac{1}{sqrt{2pisigma^2}} e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}}$
其中,$mu$表示平均值,$sigma$ 表示标准差,该公式描述了正态分布 曲线的形状和高度。
02
正态分布的应用
自然现象
《正态分布l》PPT课件

▪ 随机现象或不确定性现象,有如下特点: ▪ 在一定的条件实现时,有多种可能的结果发生,事前人们不能预
言将出现哪种结果;对一次或少数几次观察或试验而言,其结果呈现 偶然性、不确定性;
▪ 但在相同条件下进行大量重复试验时,其试验结果却呈现出某种 固有的特定的规律性——频率的稳定性,通常称之为随机现象的统计 规律性。
f(x)
B
A
C x
和 对正态曲线的影响
5. 正态曲线下的总面积等于1; 6. 随机变量的概率由曲线下的面积给出。
f(x)
概率是曲线下的面积!
b
P (axb)a f(x)dx?
ab
x
7. 经验法则在正态分布中的应用: μ±σ范围内的面积为68.27% μσ范围内的面积为95% μσ范围内的面积占99%
D( X ) E[ X E ( X ) ]2
若X是 离 散 型随 机 变 量 , 则
D( X )
xi E ( X )2 pi
i 1
▪ 若X为离散型随机变量,则计算公式为:
D( X ) E[ X E ( X ) ]2
若X是 离 散 型 随 机 变 量 , 则
D( X )
xi E ( X )2 pi
▪ (2)连续型随机变量:数据间无缝隙,其取值充满整个区间,无法一一 列举每一可能值。
例如:身高、体重、血清胆固醇含量。
▪ 2.概率分布
▪ 概率分布:描述随机变量值 x i 及这些值对应概率 P(Xxi的) 表格、公式
或图形。
▪ (1). 离散型随机变量的概率分布
表 4.3 婴儿的性表别情2况婴表儿的性别情况
(3)
(4)
2.7~
正-
6
3.1~
正态分布完整ppt课件

正态性检验
使用如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等方法,对 误差项进行正态性检验,以验证其是否符合正态分布。
方差分析中F分布应用
01 02
F分布的定义
F分布是一种连续型概率分布,常用于方差分析中的假设检验。在方差 分析中,通过比较不同组间的方差与组内方差,判断各因素对结果的影 响是否显著。
筛选方法
包括单变量分析和多变量分析等,结合临床 意义和统计学显著性进行生物标志物的筛选 。
社会科学调查数据分析
社会科学调查数据特点
大量、复杂、多维度的数据,往往需要进行统计分析和数据挖掘。
正态分布在社会科学调查数据分析中的应用
通过对调查数据进行正态性检验,选择合适的数据处理和分析方法,如参数检验、回归分析等。
有对称性和单峰性。
性质
对称性:正态分布曲线关于均值对称 。
单峰性:正态分布曲线只有一个峰值 ,位于均值处。
均值、中位数和众数相等。
概率密度函数在均值两侧呈指数下降 。
正态曲线特点
01
02
03
04
形状
钟形曲线,中间高,两边低。
对称性
关于均值对称,即左右两侧形 状相同。
峰值
位于均值处,且峰值高度由标 准差决定。
05
正态分布在金融学领域应用
风险评估及资产组合优化
风险评估
正态分布用于描述金融资产的收益和风险分布,通过计算均值和标准差来评估投资组合 的风险水平。
资产组合优化
基于正态分布假设,利用马科维茨投资组合理论等方法,构建最优资产组合以降低风险 并提高收益。
VaR(Value at Risk)计算
正态分布用于计算投资组合在一定置信水平下的最大可能损失(VaR),以衡量潜在风 险。
使用如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等方法,对 误差项进行正态性检验,以验证其是否符合正态分布。
方差分析中F分布应用
01 02
F分布的定义
F分布是一种连续型概率分布,常用于方差分析中的假设检验。在方差 分析中,通过比较不同组间的方差与组内方差,判断各因素对结果的影 响是否显著。
筛选方法
包括单变量分析和多变量分析等,结合临床 意义和统计学显著性进行生物标志物的筛选 。
社会科学调查数据分析
社会科学调查数据特点
大量、复杂、多维度的数据,往往需要进行统计分析和数据挖掘。
正态分布在社会科学调查数据分析中的应用
通过对调查数据进行正态性检验,选择合适的数据处理和分析方法,如参数检验、回归分析等。
有对称性和单峰性。
性质
对称性:正态分布曲线关于均值对称 。
单峰性:正态分布曲线只有一个峰值 ,位于均值处。
均值、中位数和众数相等。
概率密度函数在均值两侧呈指数下降 。
正态曲线特点
01
02
03
04
形状
钟形曲线,中间高,两边低。
对称性
关于均值对称,即左右两侧形 状相同。
峰值
位于均值处,且峰值高度由标 准差决定。
05
正态分布在金融学领域应用
风险评估及资产组合优化
风险评估
正态分布用于描述金融资产的收益和风险分布,通过计算均值和标准差来评估投资组合 的风险水平。
资产组合优化
基于正态分布假设,利用马科维茨投资组合理论等方法,构建最优资产组合以降低风险 并提高收益。
VaR(Value at Risk)计算
正态分布用于计算投资组合在一定置信水平下的最大可能损失(VaR),以衡量潜在风 险。
正态分布分布ppt课件

通过样本数据可以估计总体的均值、方差等 参数,进而对总体进行推断和分析。
假设检验
质量控制
在假设检验中,通常需要比较样本数据与某 个理论分布的差异,中心极限定理提供了理 论依据。
在工业生产等领域中,可以利用中心极限定 理对产品质量进行监控和预测。
03
正态分布在各领域应用举例
自然科学领域应用
1 2
描述自然现象的概率分布 正态分布可以描述许多自然现象的概率分布情况, 如身高、体重、智商等的分布情况。
根据显著性水平和自由度 确定t分布的临界值,进 而确定拒绝域。
将计算得到的t统计量与 拒绝域进行比较,若t统 计量落在拒绝域内,则拒 绝原假设,否则接受原假 设。
配对样本t检验原理及步骤
01
02
03
04
05
原理:配对样本t检验是 提出假设:设立原假设 用于比较同一组受试者 (H0)和备择假设 在两个不同条件下的测 (H1),原假设通常为 量值是否存在显著差异 两个测量值的均值相等。 的统计方法。它基于正 态分布假设和配对设计, 通过计算t统计量来推断 两个测量值的差异是否 显著。
设立原假设(H0)和备择假 设(H1),原假设通常为样 本均值等于总体均值。
计算t统计量,公式为t=(样 本均值-总体均值)/标准误, 其中标准误=样本标准差/根 号n。
根据显著性水平和自由度确 定t分布的临界值,进而确 定拒绝域。
将计算得到的t统计量与拒 绝域进行比较,若t统计量 落在拒绝域内,则拒绝原假 设,否则接受原假设。
06
非参数检验在处理非正态数据 时应用
非参数检验方法简介
非参数检验的概念
非参数检验是一种基于数据秩次的统计推断方法,它不依赖于总 体分布的具体形式,因此适用于处理非正态数据。
《正态分布》ppt课件

《正态分布》ppt课件
目录
CONTENTS
• 正态分布基本概念 • 正态分布在统计学中应用 • 正态分布在自然科学领域应用 • 正态分布在社会科学领域应用 • 正态分布计算方法及工具介绍 • 正态分布在实际问题中案例分析
01 正态分布基本概念
CHAPTER
定义与性质
定义
对称性
正态分布是一种连续型概率分布,描述了许 多自然现象的概率分布情况。在统计学中, 正态分布又被称为高斯分布。
系统误差与随机误差
正态分布可以帮助区分系统误差和随机误差。系统误差是由于实验装置或方法本身的缺陷引 起的,而随机误差则是由于各种不可控因素引起的。通过正态分布分析,可以对这两类误差 进行识别和纠正。
化学中浓度分布规律研究
01
溶液浓度的正态分布
在化学实验中,溶液的浓度分布往往符合正态分布。通过测量不同位置
利用SPSS的图形功能,可以绘制多种统计图表,包括频率分布直 方图、正态分布曲线图等。
SPSS提供了丰富的统计分析方法,如参数估计、假设检验、方差 分析等,可以根据研究需求选择合适的方法进行分析。
06 正态分布在实际问题中案例分析
CHAPTER
质量控制过程中产品合格率评估
质量控制图
利用正态分布原理,通过绘制质 量控制图,可以直观地展示产品 质量的波动情况,从而及时发现 并处理异常波动,确保产品合格
数据输入与整理
在Excel中输入数据,并进行必要的整理,如删除重复值、处理缺失 值等。
使用内置函数计算均值和标准差
Excel提供了丰富的内置函数,可以直接计算数据集的均值 (AVERAGE函数)和标准差(STDEV函数)。
绘制图表
利用Excel的图表功能,可以根据数据快速生成频率分布直方图和正 态分布曲线图。
目录
CONTENTS
• 正态分布基本概念 • 正态分布在统计学中应用 • 正态分布在自然科学领域应用 • 正态分布在社会科学领域应用 • 正态分布计算方法及工具介绍 • 正态分布在实际问题中案例分析
01 正态分布基本概念
CHAPTER
定义与性质
定义
对称性
正态分布是一种连续型概率分布,描述了许 多自然现象的概率分布情况。在统计学中, 正态分布又被称为高斯分布。
系统误差与随机误差
正态分布可以帮助区分系统误差和随机误差。系统误差是由于实验装置或方法本身的缺陷引 起的,而随机误差则是由于各种不可控因素引起的。通过正态分布分析,可以对这两类误差 进行识别和纠正。
化学中浓度分布规律研究
01
溶液浓度的正态分布
在化学实验中,溶液的浓度分布往往符合正态分布。通过测量不同位置
利用SPSS的图形功能,可以绘制多种统计图表,包括频率分布直 方图、正态分布曲线图等。
SPSS提供了丰富的统计分析方法,如参数估计、假设检验、方差 分析等,可以根据研究需求选择合适的方法进行分析。
06 正态分布在实际问题中案例分析
CHAPTER
质量控制过程中产品合格率评估
质量控制图
利用正态分布原理,通过绘制质 量控制图,可以直观地展示产品 质量的波动情况,从而及时发现 并处理异常波动,确保产品合格
数据输入与整理
在Excel中输入数据,并进行必要的整理,如删除重复值、处理缺失 值等。
使用内置函数计算均值和标准差
Excel提供了丰富的内置函数,可以直接计算数据集的均值 (AVERAGE函数)和标准差(STDEV函数)。
绘制图表
利用Excel的图表功能,可以根据数据快速生成频率分布直方图和正 态分布曲线图。
《正态分布》教学课件(32张PPT)

x (,) 标准正态曲线 10
正态密度曲线的图像特征
方差相等、均数不等的正态分布图示
μ=0 μ= -1
μ= 1
σ=0.5
若 固定
, 随 值
的变化而
沿x轴平
移, 故
称为位置
参数;
3 1 2
正态密度曲线的图像特征
μ=0
均数相等、方差不等的正态分布图示
若 固定,
=0.5
大时, 曲线 矮而胖;
小时, 曲
在下列哪个区间内?( A)
A. (90,110] B. (95,125] C. (100,120] D.(105,115]
2、已知X~N (0,1),则X在区间 (, 2) 内取值的概率
等于( D ) A.0.9544 B.0.0456 C.0.9772 D.0.0228 3、设离散型随机变量X~N(0,1),则P(X 0)= 0.5 ,
120.68260.3413, P ( 6 x 7 ) P ( 5 x 7 ) P ( 5 x 6 )
0 . 4 7 7 2 0 . 3 4 1 3 0 . 1 3 5 9 .
5、把一个正态曲线a沿着横轴方向向右移动2个单位, 得到新的一条曲线b。下列说法中不正确的是( )
P(2X2)= 0.9544 .
4、若X~N(5,1),求P(6<X<7).
27
4、若X~N(5,1),求P(6<X<7).
解:因为X~N(5,1), 5,1.
又因为正态密度曲线关于直线 x=5 对称 ,P(5x7)1 2P(3x7)1 2P(521x521)
120.95440.4772, P(5x6)1 2P(4x6)
μ= -1
y σ=0.5
正态密度曲线的图像特征
方差相等、均数不等的正态分布图示
μ=0 μ= -1
μ= 1
σ=0.5
若 固定
, 随 值
的变化而
沿x轴平
移, 故
称为位置
参数;
3 1 2
正态密度曲线的图像特征
μ=0
均数相等、方差不等的正态分布图示
若 固定,
=0.5
大时, 曲线 矮而胖;
小时, 曲
在下列哪个区间内?( A)
A. (90,110] B. (95,125] C. (100,120] D.(105,115]
2、已知X~N (0,1),则X在区间 (, 2) 内取值的概率
等于( D ) A.0.9544 B.0.0456 C.0.9772 D.0.0228 3、设离散型随机变量X~N(0,1),则P(X 0)= 0.5 ,
120.68260.3413, P ( 6 x 7 ) P ( 5 x 7 ) P ( 5 x 6 )
0 . 4 7 7 2 0 . 3 4 1 3 0 . 1 3 5 9 .
5、把一个正态曲线a沿着横轴方向向右移动2个单位, 得到新的一条曲线b。下列说法中不正确的是( )
P(2X2)= 0.9544 .
4、若X~N(5,1),求P(6<X<7).
27
4、若X~N(5,1),求P(6<X<7).
解:因为X~N(5,1), 5,1.
又因为正态密度曲线关于直线 x=5 对称 ,P(5x7)1 2P(3x7)1 2P(521x521)
120.95440.4772, P(5x6)1 2P(4x6)
μ= -1
y σ=0.5
正态分布 课件

;
• 特别地有:P(μ-σ<X≤μ+σ)= 0.6862 ;
• P(μ-2σ<X≤μ+2σ)= 0.9544 ;
• P(μ-3σ<X≤μ+3σ)= 0.9974 .
[答案] B
[解析] 仔细对照正态分布密度函数:f(x)= 21πσe-
(x-μ)2
2σ2 (x∈R),注意指数 σ 和系数的分母上的 σ 要一致,以及
正态分布
• 1.当样本容量无限增大时,它的频率分 布直方图 无限接近于 一条总体密度曲 线,在总体所在系统相对稳定的情况下, 总体密度曲线就是或近似地是以下函数的 图象:
• 其中μ和σ(σ>0)为参数.我们称φμ,σ(x)的图 象为 正态分布密度曲线,简称 正态曲线 .
• (4)曲线与x轴之间的面积为 1 ;
• (5) 当 σ 一 定 时 , 曲 线 随 μ 的 变 化而沿 x 轴 平移;
• (6)当μ一定时,曲线的形状由σ确定:σ越小,
曲线越“
瘦高”,表示总体的分布越
集中 ;σ越大,曲线越“
矮胖 ”,表示
总体的分布越 分散 .
• 4.若X~N(μ,σ2),则对任何实数a>0,概
率P(μ-a<X≤μ+a)=
称 性 得 P(3<X≤4) = P(6<X≤7) , 所 以
P(6<X≤7)=
=0.1359.
• [点评] 解此类题首先由题意求出μ及σ的
值,然后根据三个特殊区间上的概率值及
正态曲线的特点(如对称性,与x轴围成的 面积是1等)进行求解.
• [例5] 某年级的一次信息技术测验成绩近 似服从正态分布N(70,102),如果规定低于 60分为不及格,求:
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2.如图所示,是一个正态曲线.试根据该图象写 出其正态分布的概率密度函数的解析式,求出总体随 机变量的均值和方差.
20
1
2
1
2
20 2
, (x)
1
2
e
(
x20)2 2 2
,
x
(,).
E(x) 20,D(x) 2
谢谢您的聆听
行唐县第一中学:刘永莉
人教版选修2-3
正态分布
河北省行唐县第一中学 刘永莉
问题一:通过高尔顿板试验,你有什么发现?能解释一下产生这种 现像的理由吗?
落在中间小槽内的小球 多,落 在两边小槽内的 小球少;小球落在中间 球槽内的概率,小球落入各个球槽的频率值为纵 坐标,则在各个球槽内小球的分布情况用频率分布直方图如何表示?
2
性质3
性质4
性质2
曲线是单峰的,它关于直线
x 对称。
性质5
当一定时,曲线的位置 由决定。曲线随着的
变化而沿x轴左右平移。
曲线与x轴之间的面积为1.
性质6
当一定时, 越小,曲线越“瘦高” , 越大,曲线越“矮胖”
1.如图是当σ取三个不同值σ1,σ2,σ3 的三种正态曲线N(0, σ2)图象,那么σ1,σ2,σ3的大小关系是________.
为:X ~ N (, 2 ) ,其中 和 为参数。
Y
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
注意:
参数 是反映随机变量取值的平均水平的特征数,
可以用样本的均值去估计。 E(x)
0 ab
参数 是衡量随机变量总体波动大小的特征数,
x 可以用样本的标准差去估计。 D(x)
已知随机变量的概率密度函数f (x)
问题三:频率分布的折线图大致是一条什么形状的曲线?
Y
0
x
:这条曲线就是(或近似地是)下面函数的图像:
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
其中实数 和 ( 0) 为参数。我们称 ,( x) 的图像为
,
简称
。
Y
0
x
如果对于任何实数a,b(a<b),随机变量X落在区间 (a,b】的概率,是由正态曲线,过点(a,0)和点(b,0)的两条x轴的 垂线,及x轴所围成的平面图形的面积,则称随机变量X服从正态分布。记
1
x2
e 2 , x (,).
2
则随机变量 的均值为(
),标准差为(
)。
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
问题五:观察正态曲线,正态曲线特点有那些?
, (x)
1
e
(
x)2 2 2
,
x
(,).
2
Y
0
x
正态曲线的性质
曲线位于 x轴上方, 与x轴不相交。
性质1
当x 时,
取得最大值为 1 .