1樓:angela韓雪倩
隨機變數a是服從期望值是10,標準差是2(方差是4)的正態分佈。這裡的a和課本中的x是一樣的,只不過是字母不同,但是含義是一樣的,都是隨機變數。
正態曲線呈鐘型,兩頭低,中間高,左右對稱因其曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈,記為n(μ,σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分布的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
圖形特徵:
1 集中性:正態曲線的高峰位於正**,即均數所在的位置。
2 對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3 均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降。
4 曲線與橫軸間的面積總等於1,相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。
關於μ對稱,並在μ處取最大值,在正(負)無窮遠處取值為0,在μ±σ處有拐點,形狀呈現中間高兩邊低,正態分佈的概率密度函式曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
擴充套件資料:
由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱,對於任一正態總體,其取值小於x的概率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的概率即可。
為了便於描述和應用,常將正態變數作資料轉換。將一般正態分佈轉化成標準正態分佈。
服從標準正態分佈,通過查標準正態分佈表就可以直接計算出原正態分佈的概率值。故該變換被稱為標準化變換。(標準正態分佈表:
標準正態分佈表中列出了標準正態曲線下從-∞到x(當前值)範圍內的面積比例。)
正態分佈的一些性質:
2樓:匿名使用者
若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布,記為n(μ,σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分布的幅度。 x~n(3,4),x屬於期望為3,方差為4的高斯分布。
3樓:
均值是10,方差是4的正態分佈
4樓:匿名使用者
a 是服從正態分佈,μ=10, δ^2 =4
zα是標準正態分佈的上α分位點是什麼意思?zα是什麼意思,zα怎麼求?
5樓:匿名使用者
標準正態分佈的上α分位
點:設x~n(0,1),對於任給的α,(0<α<1),稱滿足p(x>zα)= α的點zα為標準正態分佈的上α分位點。
分位點可以查正態分佈表,在正態分佈表中找α,對應查出zα.
例如查z0.025的值,即需要查1-0.025=0.
975對應的z值,翻開正態分佈表,剛好能查到0.9750對應的z值為1.96,故z0.
025=1.96 。
如果要查zα=1.96對應的α值,需要先查1.96,對應著0.975,1-0.975=0.025,0.0125即為α值。
6樓:匿名使用者
zα是乙個數值。設x~n(0,1),那麼 p(x>zα)=α。
在正態分佈表中找α,對應查出zα。
例如查z0.025的值,即需要查1-0.025=0.975對應的z值,翻開正態分佈表,剛好能查到0.9750對應的z值為1.96,故z0.025=1.96
反過來查zα=1.96對應的α值,需要先查1.96,對應著0.975,1-0.975=0.025=即為α值
統計學中,zα/2是怎麼查出來的?很多答案都說在正態分佈表查的,但是具體是怎麼查的,我搞不懂。求救 50
7樓:墨汁諾
反著查。
例如:98%的置信區間算z:1-0.98=0.02;0.02/2=0.01; 1-0.01=0.9900;
查正態分佈表,在那一堆四位小數的值裡找到與0.9900最接近的值,比如0.9901對應的是2.33,所以98%對應的z統計量是2.33或2.32。
1:雙側假設,拒絕區域在兩邊而且兩邊對稱,在題目問你」是否相等?」的時候用。
h0:μ=μ0,h1:μ≠μ0,拒絕區域:u的絕對值大於u1-α/2,1-α/2在下角。
2:上側拒絕,拒絕區域在左邊,題目問你」小於」」是否比xx快」時使用。
h0:μ≤μ0,h1:μ>μ0,拒絕區域:u大於u1-α,1-α在下角。
3:下側拒絕,拒絕區域在右邊,題目問你」大於」」是否比xx慢」時使用。
8樓:大風刮過
zα/2有的書上表達為u,正態母體的方差為α²,信度即顯著性水平為a,a=0.05時,則置信概率為1-0.05=0.
95,求a的置信區間,由正態母體n(a,α²)中取出一組容量為n的隨機樣本x1,x2,…,xn。
於是a的置信區間為:[p -u(p(1-p)/√n),p+u(p(1-p)/√n)],
a=0.05,即置信概率為0.95,p=65%,u=1.96,n=100時,
a的置信區間為:[65% -1.96 (65% (1-65%)/√100),65%+1.
96 (65% (1-65%)/√100n)]=(55.65%,74.35)。
再回頭說一下u=1.96的查法與相互關係,
查標準正態分佈函式f(u)的數值表,
置信概率0.95=0.975-0.025,
u=1.96對應0.975,u=-1.96時對應0.025。
擴充套件資料:
計算公式
置信區間的計算公式取決幹所用到的統計量。置信區間是在預先確定好的顯著性水平下計算出來的,顯著性水平通常稱為α(希臘字母alpha),如前所述,絕大多數情況會將α設為0.05。
置信度為(1-α),或者100×(1-α)%。
於是,如果α=0.05,那麼置信度則是0.95或95%,後一種表示方式更為常用 [2] 。置信區間的常用計算方法如下:
pr(c1<=μ<=c2)=1-α
其中:α是顯著性水平(例:0.05或0.10);
pr表示概率,是單詞probablity的縮寫;
100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平(例如:95%或0.95);
表達方式:interval(c1,c2) - 置信區間。
求解步驟
第一步:求乙個樣本的均值。
第二步:計算出抽樣誤差。經過實踐,通常認為調查:100個樣本的抽樣誤差為±10%;500個樣本的抽樣誤差為±5%;1200個樣本時的抽樣誤差為±3%。
第三步:用第一步求出的「樣本均值」加、減第二步計算的「抽樣誤差」,得出置信區間的兩個端點。
9樓:護具骸骨
概率論與數理統計是既深又繁的一門實用數學學科,要學好它需要相當的耐力與韌性,最好還要參考多種不同版本的概率論與數理統計的教科書,循序漸進且要反覆多次才能學會學好,一次快速學成是不可能的。
下面回到本題問題:
zα/2有的書上表達為u,
正態母體的方差為α²,信度即顯著性水平為a,a=0.05時,則置信概率為1-0.05=0.95,求a的置信區間,
由正態母體n(a,α²)中取出一組容量為n的隨機樣本x1,x2,…,xn,
於是a的置信區間為:[p -u(p(1-p)/√n),p+u(p(1-p)/√n)],
a=0.05,即置信概率為0.95,p=65%,u=1.96,n=100時,
a的置信區間為:[65% -1.96 (65% (1-65%)/√100),65%+1.
96 (65% (1-65%)/√100n)]=(55.65%,74.35)。
再說一下u=1.96的查法與相互關係,
查標準正態分佈函式f(u)的數值表,
置信概率0.95=0.975-0.025,
u=1.96對應0.975,u=-1.96時對應0.025。
zα/2也可以表達為u,正態母體的方差為α²,信度即顯著性水平為a,a=0.05時,則置信概率為1-0.05=0.
95,求a的置信區間,由正態母體n(a,α²)中取出一組容量為n的隨機樣本x1,x2,…,xn。
於是a的置信區間為:[p -u(p(1-p)/√n),p+u(p(1-p)/√n)],
a=0.05,即置信概率為0.95,p=65%,u=1.96,n=100時,
a的置信區間為:[65% -1.96 (65% (1-65%)/√100),65%+1.
96 (65% (1-65%)/√100n)]=(55.65%,74.35)。
10樓:郭敦顒
郭敦顒回答:
概率論與數理統計是既深又繁的一門實用數學學科,要學好它需要相當的耐力與韌性,最好還要參考多種不同版本的概率論與數理統計的教科書,循序漸進且要反覆多次才能學會學好,一次快速學成是不可能的。下面回到本題問題——
zα/2有的書上表達為u,
正態母體的方差為α²,信度即顯著性水平為a,a=0.05時,則置信概率為1-0.05=0.95,求a的置信區間,
由正態母體n(a,α²)中取出一組容量為n的隨機樣本x1,x2,…,xn,
於是a的置信區間為:[p -u(p(1-p)/√n),p+u(p(1-p)/√n)],
a=0.05,即置信概率為0.95,p=65%,u=1.96,n=100時,
a的置信區間為:[65% -1.96 (65% (1-65%)/√100),65%+1.
96 (65% (1-65%)/√100n)]=(55.65%,74.35)。
再回頭說一下u=1.96的查法與相互關係,
查標準正態分佈函式f(u)的數值表,
置信概率0.95=0.975-0.025,
u=1.96對應0.975,u=-1.96時對應0.025。
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正態分佈也bai稱 常態分布 又名du高斯分zhi布,最早由 a.棣莫弗 在求二dao項分布的漸近公式專中得到屬 c.f.高斯 在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。p.s.拉普拉斯 和 高斯 研究了它的性質。它是乙個在數學 物理及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力。...
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正態分佈中的Z值代表什麼意義,正態分佈中的Z值代表什麼意義?比如說Z005165,這個165代表著什麼意思?
z代表隨機變數經過列維 林德伯格中心極限定理的變形後,服從標準正態分佈 0,1 並且z為該標準正態分佈下的新變數。z在數量上表示該新變數為該標準正態分佈下標準差 1的倍數。z越小即越趨近 說明該新變數在 0,1 中出現的累計概率越小,接近0 z值越靠近0,說明該新變數出現的累計概率越接近50 z越大...