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深入浅出统计学(八)正太分布 及其应用

深入浅出统计学(八)正太分布 及其应用

作者: rhuanhuan | 来源:发表于2018-06-23 13:47 被阅读38次

正态分布是个连续型的概率分布
离散型:关心去的一个特定数值的概率
连续性:关心概率密度,进而通过面积知道特定范围的概率。

正态分布:
Normal distribution
Gaussian distribution
X ~ N(μ, σ^2)

计算方法:标准化 + 查表

  1. 确定分布与范围
  2. 标准化为N(0, 1)
    z=(X-μ)/σ
  3. 概率表查找

正态分布线性变化
X ~ N(μ1, σ1^2)
Y ~ N(μ2, σ1^2)

X + Y ~ N(μ1 + μ2, σ1^2 + σ2^2)

正态分布模拟二项分布
泊松分布也有类似的操作。。。
通常 np nq 都大于5的时候,可以尝试正态分布替代二项分布

正态分布模拟泊松分布
λ > 15时候,可以认为足够大,可以让泊松分布近似为正态分布
X ~ N(λ, λ) 近似为 X ~ Po(λ)

连续性修正
当时用正态分布模拟离散分布时候,注意连续性修正的问题。
例如求过山车每年发生小与52次事故时,连续性修正后,边缘因该是51.5

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