索引——
四、正態分佈
1、從樣本頻數分布到概率分布
直方圖/頻率圖的性質：
（1）直條的面積實質上是頻率（或者百分比），即：
面積 = 高度（頻率/組距） * 寬度（組距） = 頻率
（2）所有直條面積相加等於1
樣本量越來越大時，頻率（面積）去向概率；
組距越來越小時，直方圖的頂替所成點並且各個直方條的頂鏈結成一條曲線，該曲線就是概率密度分布曲線；
概率密度的概念和固體的密度基本類似。
（3）概率密度曲線下的面積就是相應的累計概率
（4）概率密度曲線就是大量重複隨機變異的規律
2、正態分佈和標準正態分佈
2.1 正態分佈，記為：x~n（μ，σ^2）
正態分佈的倆個重要特徵：均數μ，標準差σ
μ是分布曲線的峰位置（集中趨勢），又被稱為位置引數；
σ（讀作：西格瑪）越大離散程度越大，σ越小離散程度越小（離散趨勢），又被稱為形狀引數；
正態分佈是左右對稱的，具有對稱性。
2.2 標準正態分佈
2.2.1 統計學家計算出均數為0，標準差為1的正態分佈n（0,1）曲線下面幾分分布規律：
95%99%
雙側1.96（常用）
2,58
單側1.64
2.33
標準正態分佈n(0,1)與其他正態分佈n（μ，σ^2 ）的關係：
若x~n（μ，σ^2） ，則
2.2.2 標準正態分佈的曲線下面積分分布規律
只要將相應的指標轉換為服從標準正態分佈，就可以根據該面積分布規律計算累計概率
3、正態分佈的應用
3.1 估計個體參考值；
3.2 整個經典統計學中更複雜方法的基石；
3.3 工業生產中的質量控制，如下圖
4、做正態分佈分析步驟
4.1 確定資料是否服從正態分佈：
ps: q:不直接用百分位數法進行計算？
a：百分位數法樣本容量太大不容易滿足條件
4.2 運用excel 分析是否是正態分佈
最簡單、直觀的方法是做出直方圖/頻數圖：
如下圖，則是偏態分布（大資料在小的一端）則不符合正態分佈，則做平方變換。
（平方根轉換後）結果：轉換後並沒達到理想的正態分佈狀態；同理，這時可以考慮用對數轉換再檢視結果......
統計學之正態分佈檢驗
本次主要是對資料集資料進行正態分佈檢驗，資料集位址為 主要包括三列資料，體溫 f 性別 1 男，2 女 心率 次 分鐘 1.資料統計 usr bin env python coding utf 8 import requests import pandas as pd import numpy as...
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