正态分布是由高斯这位德国数学家在1809年推导出来的。
正态分布的形成基于大量数据，最少有120个数据。数据越多越能够反应测量值的准确性。在一系列测试中，因每一次的随机误差都不想同，可以将数据以同等间隔分组，统计数据在每一组出现的次数（频数与积累频数），并计算概率（频率与积累频率）。如下图所示：以
分析测试系统统计方法D5随机误差的正太分布
以组距为横坐标，以积累频数与积累频率为纵坐标花直方图。可以发现，落在平均值的区间概率最大，频数最多。测量数据的随机值符合正态分布。
分析测试系统统计方法D5随机误差的正太分布
正态分布函数
分析测试系统统计方法D5随机误差的正太分布
以下两图为参考图
分析测试系统统计方法D5随机误差的正太分布
从概率图可以看到很多特性：
1-这是对称的，因此绝对值下的正误差与负误差出现的概率相等。
2-在一边峰来看，误差小的出现的概率大。误差在一定的界限内，误差最大值的概率趋近于0。
3-多次测量，其随机误差就会趋近于0。检测次数多，出现在真值的概率就大。
正态分布是由高斯这位德国数学家在1809年推导出来的。 正态分布的形成基于大量数据，最少有120个数据。数据越多越...
分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正太性检测 相关性分析
基本术语 总体，样本，变量，参数，统计量，变量尺度，误差(随机误差，系统误差，过失误差)，精确度 分布 随机变量
步骤： 检验正太分布 检验方差齐性 检验统计学差异 求均值和标准差 功效分析
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本文标题：分析测试系统统计方法D5随机误差的正太分布
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