正态分布——概念、特征、广泛应用

正态分布——概念、特征、广泛应用
正态分布——概念、特征、广泛应用

正态分布——概念、特征、广泛应用

一、概念

指变量的频数或频率呈中间最多,两端逐渐对称地减少,表现为钟形的一种概率分布。

正态分布的由来

正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss(Carl Friedrich Gauss,1777—1855)率先将其应用于天文学家研究,故正态分布又叫高斯分布。

高斯这项工作对后世的影响极大,他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称,后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他,也是出于这一工作。高斯是一个伟大的数学家,重要的贡献不胜枚举。

在高斯刚作出这个发现之初,也许人们还只能从其理论的简化上来评价其优越性,其全部影响还不能充分看出来。但随着各种理论的深入研究,高斯理论的卓越贡献日显重要。

1.正态分布的重要性

正态分布是概率统计中最重要的一种分布,其重要性我们可以从以下两方面来理解:一方面,正态分布是自然界最常见的一种分布。一般说来,若影响某一数量指标的随机因素很多,而每个因素所起的作用都不太大,则这个指标服从正态分布。

2.正态曲线及其性质

3.标准正态曲线

标准正态曲线N(0,1)是一种特殊的正态分布曲线,以及标准正态总体在任一区间(a,b)内取值概率。

4.一般正态分布与标准正态分布的转化

由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。5.“小概率事件”和假设检验的基本思想

“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件,认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。这种认识便是进行推断的出发点。关于这一点我们要有以下两个方面的认识:一是这里的“几乎不可能发生”是针对“一次试验”来说的,因为试验次数多了,该事件当然是很可能发生的;二是当我们运用“小概率事件几乎不可能发生的原理”进行推断时,我们也有5%的犯错误的可能。

二、正态分布的特征

均数处最高

以均数为中心,两端对称

永远不与x轴相交的钟型曲线

有两个参数:均数——位置参数,

标准差——形状(变异度)参数。

正态曲线下的面积分布有一定规律

正态分布具有可加性

三、正态分布的应用

为什么说正态分布是概率论中最重要的分布?

答:正态分布有极其广泛的实际背景,生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量,等等。一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布(见中心极限定理)。从理论上看,正态分布具有很多良好的性质,许多概率分布可以用它来近似;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等。

正态分布论(正态哲学)的主要内涵:

在联系自然、社会和思维的实践背景下,我们以正态分布的本质为基础,以正态分布曲线及面积分布图为表征(以后谈及正态分布及正态分布论就要浮现此图),进行抽象与提升,抓主其中的主要哲学内涵,归纳正态分布论(正态哲学)的主要内涵如下:

1、正态分布整体论(静态)

正态分布启示我们,要用整体的观点来看事物。“系统的整体观念或总体观念是系统概念的精髓。”正态分布曲线及面积分布图由基区、负区、正区三个区组成,各区比重不一样。用整体来看事物才能看清楚事物的本来面貌,才能得出事物的根本特性。不能只见树木不见森林,也不能以偏概全。此外整体大于部分之和,在分析各部分、各层次的基础上,还要从整体看事物,这是因为整体有不同于各部分的特点。用整体观来看世界,就是要立足在基区,放眼负区和正区。要看到主要方面,还要看到次要方面,既要看到积极的方面还要看到事物消极的一面,看到事物前进的一面还要看到落后的一面。片面看事物必然看到的是偏态或者是变态的事物,不是真实的事物本身。

2、正态分布重点论

正态分布曲线及面积分布图非常清晰的展示了重点,那就是基区占68.27%,是主体,要重点抓,此外95%,99%则展示了正态的全面性。认识世界和改造世界一定要住住重点,因为重点就是事物的主要矛盾,它对事物的发展起主要的、支配性的作用。抓住了重点才能一举其纲,万目皆张。事物和现象纷繁复杂,在千头万绪中不抓住主要矛盾,就会陷入无限琐碎之中。由于我们时间和精力的相对有限性,出于效率的追求,我们更应该抓住重点。在正态分布中,基区占了主体和重点。如果我们结合20/80法则,我们更可以大胆的把正区也可以看做是重点。

3、正态分布发展论(动态)

联系和发展是事物发展变化的基本规律。任何事物都有其产生、发展和灭亡的历史,如果我们把正态分布看做是任何一个系统或者事物的发展过程的话,

我们明显的看到这个过程经历着从负区到基区再到正区的过程。无论是自然、社会还是人类的思维都明显的遵循这这样一个过程。准确的把握事物或者事件所处的历史过程和阶段极大的有助于掌握我们对事物、事件的特征和性质,是我们分析问题,采取对策和解决问题的重要基础和依据。发展的阶段不同,性质和特征也不同,分析和解决问题的办法要与此相适应,这就是具体问题具体分析,也是解放思想、实事求是、与时俱乐进的精髓。正态发展的特点还启示我们,事物发展大都是渐进的和累积的,走渐进发展的道路是事物发展的常态。例如,遗传是常态,变异是非常态。

总之正态分布论是科学的世界观,也是科学的方法论,是我们认识和改造世界的最重要和最根本的工具之一,对我们的理论和实践有重要的指导意义。以正态哲学认识世界,能更好的认识和把握世界的本质和规律,以正态哲学来改造世界,能更好的在尊重和利用客观规律,更有效的改造世界。

【正态分布论在法学研究中的应用】

正态分布论是重要的哲学上的世界观和方法论,在理论和实践中有这广泛的应用。正态分布论在法学研究中的应用主要是:

第一、法学研究要坚持系统整体的宏观视野

正态分布整体论启示我们要用宏观系统整体的观点和方法来从事法学研究。从宏观和整体上看,法学研究总统上可以分为三部分:法(律)学理念的研究、法(律)学制度的研究、法(律)学实践的研究,这三部分也实际上是法律文化的三个组成部分,这也对应了应然、法然和实然三层面。法学理念的研究主要是研究法的一些基本的理论,揭示法的发展规律;制度研究主要是研究具体的实在法或者说是制定法,实践研究主要是研究法在现实中的具体运作。

应然研究的是法律的理想状态应该是怎样的,法然研究的是法律的具体规定是怎样的,实然研究的是法律在实践中的具体运作。深刻认识法学研究的三个层面及所处的具体层面、并贯通三个层面对法学研究具有非常重要的意义。从系统整体上分析,法学研究还要要进行法律之内、法律之上(法哲学)、还有法律之外的研究。对具体的部门法研也是如此,要进行部门法哲学、部门法律的具体规定与实践、部门法律与相关法律及其他相干学科的研究。只有通过宏观、系统、整体的分析,这样所指引的法学研究才是有生命力的、才能经受住理论和实践的考验。

第二、法学研究要坚持与时俱进的发展品性

正态分布发展论启示我们要把法学研究看做是一个发展的过程。历史、现实、未来(发展)是三个时间的维度。法学研究要总结历史、立足现实、面向未来。总结历史,回到经典,其目的和价值在于总结经验和教训,消化吸收、古为今用,而不是停留在遥远的过去和发黄的纸堆中自我陶醉。重要的和关键的在于要立足现实,要有对现实问题的敏锐性、感知力,要重点分析、解决实践中的问题。面向未来,是强调法学研究要有一定的超前性和前瞻性,要在实践的基础上把握基本的趋势,要有一定的洞察力和远见力。研究的对象要有发展性,研究的方法也要在经济全球化、信息化、网络化、知识化的进程中与时俱进。发展的品性还要求我们要看到国内、国外、国际的发展,要取人之长,与国际接轨,要有国际和全球的视野,要请进来,也要走出去。解放思想、实事求是、与时俱进是发展的切实途径。

第三,法学研究要坚持宏观视野的重点研究

法学研究要坚持全面整体的重点研究,抓住主要矛盾、重点课题进行重点

研究。

一方面,法学研究要集中在解决现实实践中提出的重要和重大的问题、那些具有根本性、战略性、全局性的问题。“只有在正确的回答当代中国全局性、战略性、前瞻性的重大理论和实践问题以及在基础理论和文化建设上发挥了应有的作用,才能充分体现出哲学和社会科学的重要价值和理论力量。”。另一方面,法律文化有三个层次:理念、制度、实践,那么什么是重点呢?我们认为是立足实践基础上的理念才是那关键的少数,因为理念引导我们对制度的设计和建构、对我们的立法、执法、司法、守法和法律监督都有重大的指引作用,其中法治的最重要理念是法律至上,宪法的核心理念是保障权利、制约权力,私法的核心理念是意思自治。此外,部门法研究也要抓住重点。部门法中最重要的那关键少数是部门法哲学,在一个具体的部门法制度中,又有一些关键的少数制度是重点。上例如民法、商法、经济法三者都是调整市场经济的重要法律,三者的区别中,关键的少数区别在于,民法的的价值取向是公平至上,商法的价值取向是效益至上,经济法的价值取向是社会利益至上。在民法的具体制度中,主体制度、物权制度、债与合同制度均是重点,是关键的少数。在商法具体制度中,公司法律制度是核心制度。

【正态分布——人格】

人格(personality)或称个性,是用来描述个体心理差异的,指个体总的精神面貌,是人体心理特征的总和。由于人格差异,个体在各种不同的环境中表现出各自不同的稳定而持久的行为模式。或者说,人格给个体的行为打上了独特的烙印。人格包含性格、气质、能力、兴趣、爱好等成分。其中性格为表现在人的态度和行为方面的特征,主要由于后天学习和生活锻炼而形成的,是人格

重要组成部分。气质俗称“脾气”,主要指由于先天遗传,加上后天影响,形成一般较小的特征,如情绪体验的快慢、强弱以及动作反应的敏感迟钝,就属于气质范畴。它不能决定人格特征的内容,只能使人的人格带上一定的色彩。

了解个体的人格特征,不但可以预测个体在特殊情况下的行为反应,而且,不同的人格可能表现出不同的患病倾向。例如,近代研究表明,A型行为与冠心病明显相关,被认为是易患冠心病的危险因素。在精神病学临床上,病人的人格不仅决定了他患病后的行为,而且为某种精神疾病的发生准备了基础。例如,强迫症病人常有某种焦虑、刻板、固执、自信不足的精神衰弱人格,癔症病人常有情感不稳、易受暗示、自我中心的表演性格。有时,人格所表现的独特行为方式可能和精神疾病混淆起来,导致论断错误。

人格的差异有不同的程度。有些人的人格较为健全,在面对应激性事件时,依然能够很好应对。有些人的人格较为脆弱,在应激性事件作用下,易于发生神经症性障碍。对于细小的事情总是忧虑的人,在困难的情境中更容易产生焦虑障碍,而相同的情境对其他人却没有这种影响。如果人格更为脆弱,那么,异常行为可能在没有应激性事件的情况下出现。有时,这种异常行为表现非常明显,以致难以判断这些行为是由于人格还是由于精神疾病所致。(注A型行为:美国心脏病医生梅伊&弗瑞德曼在诊室里接待了一位来家具的修家具商。家具商说他一定是接待了许多焦虑不安的人,医生问他为什么?他说办公室里沙发和椅子的手柄磨损得特别快,这表明医生的许多病人坐下以后都必定是焦虑不安地握住扶手。根据这一灵感,弗瑞德曼和他的同事瑞.罗森曼开始了他们的研究工作,最后形成了A型行为类型的理论。

在现实生活中,有这么一种人,做一件事总想一下子干完,不干完不踏实。

他总觉得时间紧张,不够用;走起路来风风火火,上楼梯也是三步并两步;坐公共汽车,遇到交通拥挤车开得慢,他坐立不安,恨不得把司机换下来,自己开;若要排长队买东西,他宁可不买;做工作总要尽善尽美,比别人好,让领导说不出什么;也不喜欢别人插手的工作,总觉得不如自己干得好;他有很强的竞争欲,也有很强的嫉妒心,人际关系也比较紧张。这种行为方式被称为:“A 型行为”。与之相对的行为方式则被称为“B型行为”。

弗瑞德曼和罗森曼通过近十年的研究,发现A型行为被试者冠心病的发病率是B型被试者发病率的2倍以上。

A型行为类型并不是一种单一的心理素质和行为表现方式,而是包含了以人格为基础的行为,性格和情感元素的一个复合因素群或行为群。是不同的人格由相应的竞争和挑战性环境塑造的一整套的外显行为,是介于典型的A型行为到典型的非A型行为之间的行为连续体。目前把行为类型分为五型:A、mA、M、mB、B。A型是A型行为人的极端型,有强烈的进取心和竞争欲。有时间紧迫感,人际关系不协调,有敌意倾向。mA是一种不那么明朗和极端的A型人。B是B型行为人中的极端型,是与A型行为相反的一种类型,缺乏竞争性,喜欢不紧张的工作,喜欢过松散的生活,无时间紧迫感,有耐心,无主动的敌意。mB不像B型表现得那么明朗和极端。M是介于A型和B型之间的一种混合型。)

人格和疾病在概念上的区分,在临床上具有重要价值,但这种区分并不都容易。核心在于能否确定行为异常的病程。如果一个人以前行为正常,以后产生了异常行为,他被认为有病。如果他的行为以往和现在一样反常,他被认为可能有人格障碍(personality disorder)。这种区分在行为改变急速显著时容易做

到,如急性躁狂症。但在行为改变缓慢不显著时,这种区分就有困难,例如,某些精神分裂症。

由于人们的人格特征存在许多差异,于是就产生了人格类型的概念。

C.G.Jung把人格分为“内倾”和“外倾”两类。孤僻好静,自负清高、不苟言笑、不善交友、不爱劳动、不肯合群、不喜欢参加集体活动、对人冷淡、胆小怕羞、生性多疑、多思多虑、怕负责任、有时想入非非、脱离现实,是“内倾”人格的典型特征。而“外倾”的人格特征则与此相反。Kretschmer曾将病人的人格、体型与所患的精神病联系起来研究,提出了所谓“分裂症型”和“情感性循环型”两种。实际上“分裂症型”类似Jung的“内倾型”,“情感性循环型”类似“外倾型”。他认为内倾人格患病多为精神分裂症,而外倾人格多为躁狂抑郁症。

有些人的人格是明显异常的,例如,反复伤害人而从无悔恨之心的狂暴冷酷的人。但人格障碍的概念却不易说明,因为对人格的正常或异常并无明确的划分标准。有两种标准对确定这个问题有帮助。其一是统计学标准,假定人格的每一种心理特征也像身高、体重、智能一样在人群中呈近似正态分布。那么,变态人格(abnormal personality)是正常人格的量的变异,其界线由统计学评分结果人为地规定。如果一个人的某些心理特征发展到变动的极端,就可以认为他有人格障碍。

正态分布是许多统计方法的理论基础。检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布,但相应的统计量在大样本时近似正态分布,因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。

【心理学试题:正态分布与标准正态分布的区别与联系?】

正态分布也叫常态分布,是连续随机变量概率分布的一种,自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布,例如能力的高低,学生成绩的好坏等都属于正态分布。标准正态分布是正态分布的一种,具有正态分布的所有特征。所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。

两者特点比较:(1)正态分布的形式是对称的,对称轴是经过平均数点的垂线。(2)中央点最高,然后逐渐向两侧下降,曲线的形式是先向内弯,再向外弯。

(3)正态曲线下的面积为1。正态分布是一族分布,它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种,其平均数和标准差都是固定的,平均数为0,标准差为1。(4)正态分布曲线下标准差与概率面积有固定数量关系。所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。

【正态分布——智力、能力】

理查德·赫恩斯坦[(Richard J. Herrnstein 1930.05.20-1994.09.13),美国比较心理学家]和默瑞(Charles Murray)合著《正态曲线》一书而闻名,在该书中他们指出人们的智力呈正态分布。智力主要是遗传的并因种族的不同而不同,犹太人、东亚人的智商最高,其次为白人,表现最差的是黑人、西班牙裔人。他们检讨了数十年来心理计量学与政策学的研究成果,发现美国社会轻忽了智商的影响愈变愈大的趋势。他们力图证明,美国现行的偏向于以非洲裔和南美裔为主的低收入阶层的社会政策,如职业培训、大学教育等,完全是在浪费资源。他们利用应募入伍者的测试结果证明,黑人青年的智力低于白人和黄种人;而且,这些人的智力已经定型,对他们进行培训收效甚微。因此,政府

应该放弃对这部分人的教育,把钱用于包括所有种族在内的启蒙教育,因为孩子的智力尚未定型,开发潜力大。由于此书涉及黑人的智力问题,一经出版便受到来自四面八方的围攻。

【正态分布——弗朗西斯·高尔顿】

弗朗西斯·高尔顿[Francis Galton 1822.02.16-1911.01.17],英国探险家、优生学家、心理学家,差异心理学之父,也是心理测量学上生理计量法的创始人。

高而顿对心理学的贡献,大概可以归纳未差异心理学、心理测量的量化和实验心理学三方面:

1.他率先研究个体差异。他在伦敦南肯辛顿博物馆他的人类测量实验室内,利用仪器作人类学测量及心理测量。测量项目有身高、体重、肺活量、拉力和握力、扣击的速率、听力、视力、色觉等,以研究能力的个体差异。又用问答法研究意象的个体差异。要求被试先确定一件事,如早餐的情境,然后被试回忆心目中出现餐桌上实物的意象,即食物的鲜明度、确定度等。对答案整理后,他发现被试的意象有很大的个体差异:有的人以肌肉运动觉意象为主,有的人以听觉意象为主,有的人以视觉意象为主。

他强调遗传是形成个体差异的原因。他通过谱系调查,论证遗传因素与个体差异的关系。他是第一个明确提出普通能力和特殊能力主张的人。他在调查1768-1868 年这1OO 年间英国的首相、将军、文学家和科学家共977 名获得智力成熟的人的家谱后发现,其中有89 个父亲、129 个儿子、114 个兄弟,共332 名杰出人士。而在一般老百姓中4000 人才产生一名杰出人士。因此断言“普通能力”是遗传的。在调查30 家有艺术能力的家庭中,他发现这些家庭

中的子女也有艺术能力的占64%;而15O 家无艺术能力的家庭,其子女中只有21% 有艺术能力,因此断言艺术能力- “特殊能力”也是遗传的。他发现,遗传亲属关系程度的降低,杰出亲属的比例也显著地下降。他还用80 对双生子的资料,以双生子比其他亲兄弟、亲姐妹在心理特点上更为相像的事例,证明人的心理完全是遗传的。由此也使他第一个注意到同卵双生和异卵双生在估计遗传和环境因素在人的变异方面的相对作用的方法论的重要性。高尔顿根据遗传与个体差异的关系倡导善择配偶,改良人种,并再1883 年《人类才能及其发展的研究》一书中首创“优生学”这一术语。

2.心理学研究之量化,始自高尔顿。他发明了许多感官和运动的测试,并以数量代表所测得的心理特质之差异。他认为人的所有特质,不管是物质的还是精神的,最终都可以定量叙述,这是实现人类科学的必要条件,故最先应用统计法处理心理学研究资料,重视数据的平均数与高中差数。他收集了大量资料证明人的心理特质在人口中的分布如同身高、体重那样符合正态分布曲线。他在论及遗传对个体差异的影响时,为相关系数的概念作了初步提示。如他研究了“居间亲”和其成年子女的身高关系,发现居间亲和其子女的身高有正相关,即父母的身材较高,其子女的身材也有较高的趋势。反之,父母的身材较低,其子女也有较矮的趋势。同时发现子女的身高常与其父母略有差别,而呈现“回中”趋势,即离开其父母的身高数,而回到一般人身高的平均数。

3.1883 年,高尔顿出版了《人类才能及其发展的研究》,书中概括地表述了两项在实验心理学中极为重要的研究方法和成果。第一个是关于自由联想的实验:他事先在75 张纸条上各写一个单词,每次只让受试者看一张纸条,再用一个精密的计时器测出由此引出的两个即兴到来的联想所需的时间,然后对这些联

想在受试者的经验中的可能起源加以分析,他发现最经常的联想往往来自遥远的童年。在这项实验中,他还证实人类具有一种看到或听到某一数字就能联想到某一特定形状的能力,他称这种现象为“数目形”。第二个是关于心理意象的广泛调查:他要求受试者先想一件确定的东西,然后尽量注意自己的“心视”画面,并回答如明亮度,清晰度、色彩等一系列问题,并按其强度记分。值得一提的是,在这些研究中,他首先在心理学中引进了调查表和评分办法。他对实验心理学的贡献还包括一系列他所发明的心理测验仪器和测验方法。有些仪器后来就以他的名字来命名,例如测量听觉阈的高尔顿笛和测量视觉范围的高尔顿棒,这些仪器直到20 世纪30 年代都是心理实验室的标准仪器。他还用盛有不同物质的瓶子来测验嗅觉,这一方法被后人沿用至今。除此之外,他又设计了测量肌肉感觉、反应力、触觉的仪器和方法。

注:美国心理学家特尔曼(L. M. Terman)曾根据有关文献的记载,用他自己设计的斯坦福- 比纳标准对幼年的高尔顿的智力进行了估算,他认为高尔顿3-8 岁间的智力年龄几乎等于实际年龄的2 倍,其智商约为200。

【正态分布——教育统计学】

统计规律表明,学生的智力水平,包括学习能力,实际动手能力等呈正态分布。因而正常的考试成绩分布应基本服从正态分布。考试分析要求绘制出学生成绩分布的直方图,以“中间高、两头低”来衡量成绩符合正态分布的程度。其评价标准认为:考生成绩分布情况直方图,基本呈正态曲线状,属于好,如果略呈正(负)态状,属于中等,如果呈严重偏态或无规律,就是差的。

生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。从概率统计规律看,“正常的考试成绩分布应基本服从正态分布”是正确

的。但是必须考虑人与物的本质不同,以及教育的有所作为可以使“随机”受到干预,用曲线或直方图的形状来评价考试成绩就有失偏颇。现在许多教育专家(如上海顾泠沅、美国布鲁姆等)已经通过实践论证,教育是可以大有作为的,可以做到大多数学生及格,而且多数学生可以得高分,考试成绩曲线是偏正态分布的。但是长期受到“中间高、两头低”标准的影响,限制了教师的作为,抑制了多数学生能够学好的信心。这是很大的误会。

通常正态曲线有一条对称轴。当某个分数(或分数段)的考生人数最多时,对应曲线的最高点,是曲线的顶点。该分数值在横轴上的对应点与顶点连接的线段就是该正态曲线的对称轴。考生人数最多的值是峰值。我们注意到,成绩曲线或直方图实际上很少对称的,称之为峰线更合适。

【试题:简述能力发展的个体差异?(考研试题)】

答案要点:个体在成长过程中因受遗传与环境的交互影响,使不同个体之间在身心特征上所显示的彼此不同的现象,这就是个体差异。

1、能力在发展水平上存在高低的差异。大致说来,能力在全人口中的表现为正态分布:两头小,中间大。智力的高度发展叫智力超常或天才,智力发展低于一般人的水平叫智力低下或智力落后,中间分成不同的层次。

2、能力在表现也就是充分发挥上存在早晚的差异。有些人的能力表现较早,年轻时就显露出卓越的才华,这叫“人才早熟”。另一种情况叫做“大器晚成”,这指智力的充分发挥在较晚的年龄才表现出来。

3、结构的差异。能力有各种各样的成分,它们可以按不同的方式结合起来。由于能力的不同结合,构成了结构上的差异。

4、能力在性别上也表现出差异,不过这种性别差异并未表现在一般智力因

素上,而是反映在特殊智力的因素中。比如在数学能力、言语表达能力和空间能力上就表现出男女差异。

【心理咨询师的工作对象】

心理学研究表明,就一般人而言,人们的心理健康水平是呈正态分布的,亦即那种极为严重的心理疾病患者和完全心理健康者都只占极小的比例。而绝大多数人处于一般健康水平的动态发展中。因而人们存在这样或那样的心理问题也不足为怪,但是我们又必须对自身出现的各种心理障碍给予高度的重视,及时采取适当的措施阻止其发展,否则就可能发展为较严重的心理疾患。(1)调动并强化自我心理调控能力。(2)适当地渲泄,缓解心理压力。如情感目标转移,向友人倾诉,记日记等。(3)进行心理咨询。(4)利用负面情绪,发挥其对心理健康的正面作用。

人的精神健康呈正态分布。精神病患者是精神病学的工作对象,精神极健康者无需心理学的矫治。那么,处于过渡带中有种种心理问题和轻重不同的心理障碍的人就是临床心理学的工作对象。

从临床心理学早期或目前的工作性质来看,它确实是以帮助有行为障碍和精神疾病的人尽快康复为目的。因此,人们自然认为,临床心理学是运用心理学知识帮助病人康复的应用学科。然而,临床心理学的任务并非仅限于此,它还经常帮助正常人,用心理学知识缓解人们的心理压力,解决人们的心理问题,培养和训练人们良好的个性,使其达到最有成效的水平并具有良好的适应能力,使正常人的精神活动更具有创造力。

综上所述,我们对临床心理学的定义可以概括如下:临床心理学是运用心理学的知识和原理,帮助病人纠正自己的精神和行为障碍,通过心理咨询指导

和培养健全的人,以便有效地适应环境和更有创造力。

【企业管理:“强制正态分布法”】

“强制正态分布法”大多为企业在评估绩效果时所采用。该方法就是按事物的“两头小、中间大”的正态分布规律,先确定好各等级在被评价员工总数所占的比例,然后按照每个员工绩效的优劣程度,强制列入其中的一定等级。综观“强制分布法”,具有如下优点:

一、等级清晰、操作简便

等级划分清晰,不同的等级赋予不同的含义,区别显著;并且,只需要确定各层级比例,简单计算即可得出结果。

二、刺激性强

“强制分布法”常常与员工的奖惩联系在一起。对绩效“优秀”的重奖,绩效“较差”的重罚,强烈的正负激励同时运用,给人以强烈刺激。

三、强制区分

由于必须在员工中按比例区分出等级,会有效避免评估中过严或过松等一边倒的现象。

随着杰克·韦尔奇和他的ge成功,“强制分布法”得到了国内外越来越多企业的青睐。许多大企业纷纷采用此方法,按照不同的绩效等级,对员工进行奖惩。在实践中,一些企业也如ge一样取得了成效,但同时,也有为数不少的企业,尝到了失败的苦涩。

【正态分布——友谊、爱情、婚姻和人生】

生活里处处都是正态分布。

最要好,贴心的朋友,伙计儿,哥们儿不会很多,明争暗斗,勾心斗角的

朋友也是少数,大部分的朋友都是不冷不热,不疏远也不亲近。见面笑嘻嘻,分别忘干净。一个很标准的正态分布。大多数人都在95%的置信区间,少数人在两尾。所以要珍惜那些在右尾上的好朋友们。而对在95%的那些朋友也就少些期待和要求。

爱情也是这样,随着早期的甜蜜一日不见如隔三秋,据科学研究是2年的时限,我们的大脑不再分泌爱情荷尔蒙的时候,大部分的日子都是平淡不浪漫的的,谈点小情说点小爱,小吵小闹组成了爱情这个钟型图。而绝裂的争吵憎恨也是少数。有了这些少数的争吵,我现在假设他们都是正面的积极的,就会产生一个反重用导致爱的突然上升,于是有一些在另一尾的极少的甜蜜和缠绵。婚姻就更不用说了。可以说是99%的置信区间都是平常日子里的鸡毛蒜皮芝麻大的点的事儿。所以随着婚姻寿命的延长,就衍生出相看两厌,审美疲劳,左手牵右手。尊重这种自然规律,我们可以自我提醒在婚姻里少些不切实际的期待,安于接受现实的人生。

人生自然也是符合正态分布的。生命历程里的大多数日子里我们都在95%或99%这个区间内,注定碌碌无为平庸无奇,相信总结出人生的真谛就是平淡,平凡,平常的人一定也可能根据借鉴过理论。那些惨绝无伦的日子毕竟还是少数。平淡日子里积攒的力量也许为的就是那一尾的精彩爆发。

从社会构建主义的理论出发,人生是一个动态的,多元的过程。凡是没有绝对,比如什么是真理,事实,美,丑都不再有统一的定论。那这个正态分布也是一样的。有一般朋友向知己的过渡,也有好朋友最后变为陌路人。有危机重重的婚姻爱情最后坚守并甜蜜久久,也有柔情似水假期如梦的爱情最后随风而逝,飘过无痕。关键是心态和行动的问题。

发挥主观能动性,培养主人翁精神,这些读书时看是死板教条的东东换个角度来看,其实也不无道理。毕竟,人生只有一回。怀着感恩的,宽广的心,享受给与也乐于回报。接受不能实现的现实,不能完成的心愿,不能把握的人或事儿。快不快乐,幸不幸福都在我们的一念之间。

【正态分布——范跑跑】

在大洋网开展的“是否赞成对教师实施‘禁跑令’”的调查中,有近70%的网友持反对意见,认为这样的硬性规定太过漠视教师的生命。况且舍己救人的行为,主要取决于一个人的思想境界,而不是绝对应该和必须的。因为从心理学角度来说,人类的社会道德是呈正态分布的,就是一个纺锤形的曲线――英雄是少数的,罪人是少数的,大多数人是中间态的。我们必须接受这个现实,不能要求人人成为英雄,以英雄的标准去要求常人甚至当成基本的要求。

【正态分布——医学】

同质群体的身高、红细胞数、血红蛋白量、胆固醇等,以及实验中的随机误差,呈现为正态或近似正态分布;有些资料虽为偏态分布,但经数据变换后可成为正态或近似正态分布,故可按正态分布规律处理。

应用正常值范围的注意事项

(1)不在正常值范围者不一定就是病人。

(2)正常值范围要与可信区间相区别。

(3)如果正常人与病人的某项指标间有交叉,则漏诊和误诊都将不可避免。【正态分布——设计】

公共汽车门的高度是按照保证成年男子与车门顶部碰头的概率在1%以下设计的。如果某地成年男子的身高(175,36)(单位:cm),则车门设计应为多高?

解:(略。正态分布高中试题)

故公共汽车门的高度至少应设计为189cm。

【正态分布在员工评估、管理中的应用】

差别原则:考评结果分优、甲、乙、丙、丁五个等级,并按正态分布强制区分。各等级对应比重及等级定义如下

等级比例定义

优5%明显超越岗位常规要求;并完全超过预期地达成工作目标

甲20%完全符合岗位常规要求;全面达成工作目标,并有所超越。

乙50%符合岗位常规要求;保质,保量,按时完成工作目标。

丙20%基本符合常规岗位要求;但有所不足;基本达成工作目标,有所欠缺。

丁5%未达岗位常规要求;离工作目标要求差距大。

标准正态分布的密度函数样本

幻灯片1 正态分布 第二章 第七节 一、标准正态分布的密度函数 二、标准正态分布的概率计算 三、一般正态分布的密度函数 四、正态分布的概率计算幻灯片2 正态分布的重要性正态分布是概率论中最重要的分布, 这能够由 以下情形加以说明: ⑴ 正态分布是自然界及工程技术中最常见的分布之一, 大量的随机现象都是服从或近似服从正态分布的.能够证明, 如果一个随机指标受到诸多因素的影响, 但其中任何一个因素都不起决定性作用, 则该随机指标一定服从或近似服从正态分布. 这些性质是其它 ⑵ 正态分布有许多良好的性质, 许多分布所不具备的. ⑶ 正态分布能够作为许多分布的近似分布.幻灯片3 -标准正态分布下面我们介绍一种最重要的正态分布 一、标准正态分布的密度函数若连续型随机变量X 的密度函数为定义 则称X 服从标准正态分布,

记为标准正态分布是一种特别重要的它的密度函数经常被使用, 分布。 幻灯片4 密度函数的验证 则有 ( 2) 根据反常积分的运算有能够推出 幻灯片5 标准正态分布的密度函数的性质若随机变量 , X 的密度函数为 则密度函数的性质为: 的图像称为标准正态( 高斯) 曲线幻灯片6 随机变量 由于 由图像可知, 阴影面积为概率值。对同一长度的区间 , 若这区间越靠近 其对应的曲边梯形面积越大。标准正态分布的分布规律时”中间多, 两头少” . 幻灯片7 二、标准正态分布的概率计算 1、分布函数分布函数为幻灯片8 2、标准正态分布表书末附有标准正态分布函数数值表, 有了它, 能够解决标准正态分布的概率计算.表中给的是x > 0时,①(x)的值. 幻灯片9 如果由公式得令则幻灯片10

正态分布的性质及实际应用举例

华北水利水电学院 正态分布的性质及实际应用举例 课程名称:概率论与数理统计 专业班级:电气工程及其自动化091班 成员组成:姓名:邓旗学号: 2 姓名:王宇翔学号:1 姓名:陈涵学号:2 联系方式: 2012年5月24日

1 引言:正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在 统计学的许多方面有着重大的影响力。本文就从正态分布的实际性质应用举例等各个方面进行简单阐述并进行探讨,使同学们能够对所掌握的知识有更清楚地认识。 2 研究问题及成果: 正态分布性质; 3原则及标准正态分布; 实际应用举例说明 摘要:正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国数学家与天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究,故此正态分布又称高斯分布。在许多实际问题中遇到的随机变量都服从或近似服从正态分布:在生产中,产品的质量指标,如电子管的使用寿命,电容器的电容量,零件的尺寸。铁水含磷量,纺织品的纤度和强度等一般都服从正态分布。在测量中,如大地测量,天平称量物体,化学分析某物之中某元素的含量等,测量结果一般服从正态分布。在生物学中,同一群体的某种特性指标,如某地同龄儿童的身高,体重,肺活量,在一定条件下生长的农作物的产量等一般服从正态分布。在气象学中,某地每年7月份的平均气温,平均温度以及降水量等一般也服从正态分布。总之。正态分布广泛存在于自然现象,社会现象以及生产,科学技术的各个领域中。本文就从正态分布的实际性质应用举例等各个方面进行简单阐述并进行探讨,使同学们能够对所掌握的知识有更清楚地认识。 关键词:正态分布 The nature of the normal distribution and the example of practical application

高三数学 正态分布和线性回归(知识点和例题)

正态分布和线性回归高考要求 1.了解正态分布的意义及主要性质 2.了解线性回归的方法和简单应用 知识点归纳 1.正态分布密度函数: 2 2 () 2 () 2 x f x e μ σ πσ - - =,(σ>0,-∞<x<∞) 其中π是圆周率;e是自然对数的底;x是随机变量的取值;μ为正态分布的均值;σ是正态分布的标准差.正态分布一般记为) , (2 σ μ N 2.正态分布) , (2 σ μ N)是由均值μ和标准差σ唯一决定的分布 例1、下面给出三个正态总体的函数表示式,请找出其均值μ和标准差σ.(1)2 2 2 1 ) ( x e x f- = π ,(-∞<x<+∞) (2) 2 (1) 8 () 22 x f x e π - - =,(-∞<x<+∞) 解:(1)0,1 (2)1,2 3.正态曲线的性质:正态分布由参数μ、σ唯一确定,如果随机变量ξ~N(μ,σ2),根据定义有:μ=Eξ,σ=Dξ。 正态曲线具有以下性质: (1)曲线在x轴的上方,与x轴不相交。 (2)曲线关于直线x =μ对称。 (3)曲线在x =μ时位于最高点。 (4)当x <μ时,曲线上升;当x >μ时,曲线下降。并且当曲线向左、

右两边无限延伸时,以x 轴为渐近线,向它无限靠近。 (5)当μ一定时,曲线的形状由σ确定。σ越大,曲线越“矮胖”,表示总体越分散;σ越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中。 五条性质中前三条较易掌握,后两条较难理解,因此应运用数形结合的原则,采用对比教学 4.标准正态曲线:当μ=0、σ=l 时,正态总体称为标准正态总体,其 相应的函数表示式是2 221)(x e x f - = π ,(-∞<x <+∞) 其相应的曲线称为标准正态曲线 标准正态总体N (0,1)在正态总体的研究中占有重要的地位任何正态分布的概率问题均可转化成标准正态分布的概率问题 5.标准正态总体的概率问题: 对于标准正态总体N (0,1),)(0x Φ是总体取值小于0x 的概率, 即 )()(00x x P x <=Φ, 其中00>x ,图中阴影部分的面积表示为概率0()P x x <只要有标准正态 分布表即可查表解决.从图中不难发现:当00

正态分布的概念

1. 正态分布的概念 随机变量X 的概率密度2()2(),()x f x x μσ--=-∞<<+∞, 称X 服从正态分布, 记作),(~2σμN X 。 标准正态分布(0,1)N ,其概率密度22 (),()x x x ?- =-∞<<+∞,分布函数 为 2 2 ()t x x e dt φ- -∞ = 。 2. 设 ) ,(~2σμN X , 则 {}x P X x μφσ-?? ≤= ? ?? , {}b a P a X b μμφφσσ--???? <≤=- ? ????? ,()x φ的数值有表可查,特别有 (0)0.5,()1,()1()x x φφφφ=+∞=-=-。 3. 设),(~2σμN X ,则2(),()E X D X μσ==。 4. 设),(~2σμN X ,则),(~22σμb b a N bX a Y ++=)0(≠b 。 若),(~211σμN X ,),(~2 22σμN Y ,X 与Y 相互独立,则 ),(~2 22121σσμμ+++N Y X 。 若12,,,n X X X 相互独立,),,2,1)(,(~2n i N X i i i =σμ,则 ∑∑∑===n i n i n i i i i n i i i c c c c c N X c 1 1 21221 )(,(~为常数) ,,, σμ 5. 二维随机变量(,)X Y 服从二维正态分布,记作 ),,,,(),(γσσμμ222121~N Y X ,其中12(),() E X E Y μμ==, 2212(),()D X D Y σσ==,(,)r R X Y =。 设(,)X Y 服从二维正态分布,则X 与Y 相互独立的充分必要条件是0r =。 6. 当n 充分大时,独立同分布的随机变量12,,,n X X X 的和1n i i X =∑近似服从正态 分布2(,)N n n μσ。 特别是当n 充分大时,若相互独立的随机变量12,,,n X X X 都服从“0-1”分

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,不管什么,都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,例如下面的数据可视化和数据分析,最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。

t分布和标准规定正态分布

数理统计实验 t分布与标准正态分布 院(系): 班级: 成员:

成员: 成员: 指导老师: 日期:

目录 t分布与标准正态分布的关系 (1) 一、实验目的 (1) 二、实验原理 (1) 三、实验内容及步骤 (1) 四、实验器材 (6) 五、实验结果分析 (6) 六、实验结论 (6)

t分布与标准正态分布的关系 一、实验目的 正态分布是统计中一种很重要的理论分布,是许多统计方法的理论基础。正态分布有两个参数,μ和σ,决定了正态分布的本质。为了应用和计算方便,常将一般的正态变量X通过μ变换[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量μ,以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0,σ=1的标准正态分布,亦称μ分布。对于标准正态分布来说,μ是数据整体的平均值,σ是整体的标准差。但实际操作过程中,人们往往难以获得μ和σ。因此人们只能通过样本对这两个参数做出估计,用样本平均值和样本标准差代替整体的平均值和标准差,从而得出了t分布。另外从图像的层面说,正态分布的位置和形态只与μ和σ有关,而t分布不只与样本平均值和样本标准差有关,还与自由度相关。通过实验了解t分布与标准正态分布之间的关系。 二、实验原理 运用EXCEL软件验证t分布与标准正态分布的关系,绘制相应的统计图表进行分析。 三、实验内容及步骤 1.打开Excel文件,将“t分布与标准正态分布N(0,1)”合并并居中,黑体,20字号,红色;

2.选中文件,选项,自定义功能区,加载开发工具.在开发工具中插入滚动条,调节滚动条大小; 3.设置A2单元格格式,数字自定义区”!n=#,##0;[红 色]¥-#,##0”.然后左对齐,设置为红色;

高中数学正态分布知识点+练习

正态分布 要求层次 重难点 正态分布 A 利用实际问题的直方图,了解正态分布曲线的特点及曲线所表示的意义. (一) 知识内容 1.概率密度曲线:样本数据的频率分布直方图,在样本容量越来越大时,直方图上面的折线所接近 的曲线.在随机变量中,如果把样本中的任一数据看作随机变量X ,则这条曲线称为X 的概率密度曲线. 曲线位于横轴的上方,它与横轴一起所围成的面积是1,而随机变量X 落在指定的两个数a b ,之间的概率就是对应的曲边梯形的面积. 2.正态分布 ⑴定义:如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的,而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用,则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布. 服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量,简称正态变量. 正态变量概率密度曲线的函数表达式为22 ()2()2πx f x e μσσ --=?,x ∈R , 其中μ,σ是参数,且0σ>,μ-∞<<+∞. 式中的参数μ和σ分别为正态变量的数学期望和标准差.期望为μ、标准差为σ的正态分布通常记作 2(,)N μσ. 正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线. ⑵标准正态分布:我们把数学期望为0,标准差为1的正态分布叫做标准正态分布. 例题精讲 高考要求 正态分布 x=μ O y x

⑶重要结论: ①正态变量在区间(,)μσμσ-+,(2,2)μσμσ-+,(3,3)μσμσ-+内,取值的概率分别是68.3%,95.4%,99.7%. ②正态变量在()-∞+∞,内的取值的概率为1,在区间(33)μσμσ-+,之外的取值的概率是0.3%,故正态变量的取值几乎都在距x μ=三倍标准差之内,这就是正态分布的3σ原则. (二)典例分析: 【例1】 已知随机变量X 服从正态分布2(3)N a , ,则(3)P X <=( ) A .1 5 B . 1 4 C .1 3 D . 12 【例2】 在某项测量中,测量结果X 服从正态分布() ()210N σσ>,,若X 在()01, 内取值的概率为0.4,则X 在()02, 内取值的概率为 . 【例3】 对于标准正态分布()01N , 的概率密度函数()2 2 x f x -=,下列说法不正确的是( ) A .()f x 为偶函数 B .()f x C .()f x 在0x >时是单调减函数,在0x ≤时是单调增函数 D .()f x 关于1x =对称 【例4】 已知随机变量X 服从正态分布2(2)N σ, ,(4)0.84P X =≤,则(0)P X =≤( ) A .0.16 B .0.32 C .0.68 D .0.84 【例5】 某种零件的尺寸服从正态分布(04)N ,,则不属于区间(44)-,这个尺寸范围的零件约占总数 的 . 【例6】 已知2(1)X N σ-, ~,若(31)0.4P X -=≤≤-,则(31)P X -=≤≤( ) A .0.4 B .0.8 C .0.6 D .无法计算 【例7】 设随机变量ξ服从正态分布(29)N ,,若(2)(2)P c P c ξξ>+=<-,则_______c =.

正态分布的概念和特征

第一节正态分布的概念和特征 一、正态分布的概念 由表1.1的频数表资料所绘制的直方图,图3.1(1)可以看出,高峰位于中部,左右两侧大致对称。我们设想,如果观察例数逐渐增多,组段不断分细,直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央(均数所在处),两侧逐渐降低且左右对称,不与横轴相交的光滑曲线图3.1(3)。这条曲线称为频数曲线或频率曲线,近似于数学上的正态分布(normal distribution)。由于频率的总和为100%或1,故该曲线下横轴上的面积为100%或1。 图3.1频数分布逐渐接近正态分布示意图 为了应用方便,常对正态分布变量X作变量变换。 (3.1) 该变换使原来的正态分布转化为标准正态分布 (standard normal distribution),亦称u分布。u被称为标准正态变量或标准正态离差(standard normal deviate)。 二、正态分布的特征: 1.正态曲线(normal curve)在横轴上方均数处最高。

2.正态分布以均数为中心,左右对称。 3.正态分布有两个参数,即均数和标准差。是位置参数,当固定不变时,越大,曲线沿横轴越向右移动;反之,越小,则曲线沿横轴越向左移动。 是形状参数,当固定不变时,越大,曲线越平阔;越小,曲线越尖峭。 通常用表示均数为,方差为的正态分布。用N(0,1)表示标准正态分布。 4.正态曲线下面积的分布有一定规律。 实际工作中,常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数,以便估计该区间的例数占总例数的百分数(频数分布)或观察值落在该区间的概率。正态曲线下一定区间的面积可以通过附表1求得。对于正态或近似正态分布的资料,已知均数和标准差,就可对其频数分布作出概约估计。 查附表1应注意:①表中曲线下面积为-∞到u的左侧累计面积;②当已知μ、σ和X时先按式(3.1)求得u值,再查表,当μ、σ未知且样本含量n足够大时,可用样本均数和标准差S分别代替μ和σ,按式求得u 值,再查表;③曲线下对称于0的区间面积相等,如区间(-∞,-1.96)与区间(1.96,∞)的面积相等,④曲线下横轴上的总面积为100%或1。 正态分布曲线下有三个区间的面积应用较多,应熟记:①标准正态分布时区间(-1,1)或正态分布时区间(μ-1σ,μ+1σ)的面积占总面积的68.27%;②标准正态分布时区间(-1.96,1.96)或正态分布时区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)的面积占总面积的95%;③标准正态分布时区间(-2.58,2.58)或正态分布时区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)的面积占总面积的99%。如图3.2所示。 图3.2 正态曲线与标准正态曲线的面积分布

大数据概述及基本概念

考试:大数据概述及基本概念 试卷年份:2015年 题量:10题 答题时间:分钟 总分:100分 合格线:60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是() A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案:D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门,都可称作()部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案:C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指() A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案:A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有() A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案:A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种,分别为() A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案:A B C 6 【多选】“大数据”的特点是() A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案:A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据()

A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台,数据也就没有了载体() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:正确 9 【判断】可视化是给机器看的,数据挖掘就是给人看的() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:正确

标准正态分布

标准正态分布 标准正态分布(英语:standard normal distribution,德语Standardnormalverteilung),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0,即曲线图象对称轴为Y轴,标准差σ=1条件下的正态分布,记为N(0,1)。 定义: 标准正态分布又称为u分布,是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。标准正态分布曲线下面积分布规律是:在-1.96~+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500,在-2.58~+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表(自由度为∞时),借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。 正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是位置参数均数为0, 尺度参数:标准差为1的正态分布 特点: 密度函数关于平均值对称 平均值与它的众数(statistical mode)以及中位数(median)同一数值。 函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。 95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。 99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。 99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。 函数曲线的反曲点(inflection point)为离平均数一个标准差距离的位置。 标准偏差:

深蓝色区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。在正态分布中,此范围所占比率为全部数值之68%,根据正态分布,两个标准差之内的比率合起来为95%;三个标准差之内的比率合起来为99%。 在实际应用上,常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确,则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围,约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围,以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”

人教版高中数学(理科)选修正态分布(一)

正态分布(一) 教学目的: 1 掌握正态分布在实际生活中的意义和作用 2.结合正态曲线,加深对正态密度函数的理理 3.通过正态分布的图形特征,归纳正态曲线的性质 教学重点:正态分布曲线的性质、标准正态曲线N(0,1) 教学难点:通过正态分布的图形特征,归纳正态曲线的性质 授课类型:新授课 课时安排:1课时 教具:多媒体、实物投影仪 内容分析: 1.在实际遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布在上一节课我们研究了当样本容量无限增大时,频率分布直方图就无限接近于一条总体密度曲线,总体密度曲线较科学地反映了总体分布但总体密度曲线的相关知识较为抽象,学生不易理解,因此在总体分布研究中我们选择正态分布作为研究的突破口正态分布在统计学中是最基本、最重要的一种分布 2.正态分布是可以用函数形式来表述的其密度函数可写成: 2 () 2 (),(,) x f x x μ σ - - =∈-∞+∞,(σ>0) 由此可见,正态分布是由它的平均数μ和标准差σ唯一决定的常把它记为) , (2 σ μ N 3.从形态上看,正态分布是一条单峰、对称呈钟形的曲线,其对称轴为x=μ,并在x=μ时取最大值从x=μ点开始,曲线向正负两个方向递减延伸,不断逼近x轴,但永不与x轴相交,因此说曲线在正负两个方向都是以x轴为渐近线的 4.通过三组正态分布的曲线,可知正态曲线具有两头低、中间高、左右对称的基本特征 5.由于正态分布是由其平均数μ和标准差σ唯一决定的,因此从某种意义上说,正态分布就有好多好多,这给我们深入研究带来一定的困难但我们也发现,许多正态分布中,重点研究N(0,1),其他的正态分布都可以通过) ( ) ( σ μ - Φ = x x F转化为N(0,1),我们把N(0,1)称为标准正态分布,其密度函数为 2 2 1 2 1 ) (x e x F- = π ,x∈(-∞,+∞),从而使正态分布的研究得以简化 6.结合正态曲线的图形特征,归纳正态曲线的性质正态曲线的作图较难,教科书没做要求,授课时可以借助几何画板作图,学生只要了解大致的情形就行了,关键是能通过正态曲线,引导学生归纳其性质教学过程: 一、复习引入: 总体密度曲线:样本容量越大,所分组数越多,各组的频率就越接近于总体在相应各组取值的概率.设想样本容量无限增大,分组的组距无限缩小,那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线,这条曲线叫做总体密度曲线.

高考数学百大经典例题 正态分布

借助于标准正态分布表求值 例 设ξ服从)1,0(N ,求下列各式的值: (1));35.2(≥ξP (2));24.1(-<ξP (3)).54.1(<ξP 分析:因为ξ用从标准正态分布,所以可以借助于标准正态分布表,查出其值.但由于表中只列出)()(,0000x x P x Φ=<≥ξ的情形,故需要转化成小于非负值0x 的概率,公式:);()()();(1)(a b b a P x x Φ-Φ=<<Φ-=-Φξ和)(1)(00x P x P <-=≥ξξ有其用武之地. 解:(1);0094.09906.01)35.2(1)35.2(1)35.2(=-=Φ-=<-=≥ξξP P (2);1075.08925.01)24.1(1)24.1()24.1(=-=Φ-=-Φ=-<ξP (3))54.1()54.1()54.154.1()54.1(-Φ-Φ=<-=<ξξP P .8764.01)54.1(2)]54.1(1[)54.1(=-Φ=Φ--Φ= 说明:要制表提供查阅是为了方便得出结果,但标准正态分布表如此简练的目的,并没有给查阅造成不便.相反其简捷的效果更突出了核心内容.左边的几个公式都应在理解的基础上记住它,并学会灵活应用. 求服从一般正态分布的概率 例 设η服从)2,5.1(2N 试求: (1));5.3(<ηP (2));4(-<ηP (3));2(≥ηP (4)).3(<ηP 分析:首先,应将一般正态分布)2,5.1(N 转化成标准正态分布,利用结论:若),(~2σμηN ,则由)1,0(~N σμηξ-=知:,)(?? ? ??-Φ=<σμηx x P 其后再转化为非负标准正态分布情况的表达式,通过查表获得结果. 解:(1);8413.0)1(25.15.3)5.3(=Φ=??? ??-Φ=<ηP

高中数学必修2-3第二章2.4正态分布

2.4 正态分布 1.问题导航 (1)什么是正态曲线和正态分布? (2)正态曲线有什么特点?曲线所表示的意义是什么? (3)怎样求随机变量在某一区间范围内的概率? 2.例题导读 请试做教材P 74练习1题. 1.正态曲线 函数φμ,σ(x )=1 2πσ e -(x -μ)2 2σ2,x ∈(-∞,+∞),其中实数μ和σ(σ>0)为参数, φμ,σ(x )的图象为__________________正态分布密度曲线,简称正态曲线. 2.正态分布 一般地,如果对于任何实数a ,b (a <b ),随机变量X 满足P (a <X ≤b )=??a b φ μ,σ (x)d x , 则称随机变量X 服从正态分布.正态分布完全由参数________μ和________σ确定,因此正态分布常记作____________N(μ,σ2),如果随机变量X 服从正态分布,则记为________X ~N (μ,σ2). 3.正态曲线的性质 正态曲线φμ,σ(x)=1 2πσ e -(x -μ)22σ2,x ∈R 有以下性质: (1)曲线位于x 轴________上方,与x 轴________不相交; (2)曲线是单峰的,它关于直线________x =μ对称; (3)曲线在________x =μ处达到峰值________1 σ2π ; (4)曲线与x 轴之间的面积为________1; (5)当________σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着μ的变化而沿x 轴平移,如图①; (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,如图②. 4.正态总体在三个特殊区间内取值的概率值

正态分布讲解(含标准表)

2.4正态分布 复习引入: 总体密度曲线:样本容量越大,所分组数越多,各组的频率就越接近于总体在相应各组取值的概率.设想样本容量无限增大,分组的组距无限缩小,那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线,这条曲线叫做总体密度曲线. 总体密度曲线 b 单位 O 频率/组距 a 它反映了总体在各个范围内取值的概率.根据这条曲线,可求出总体在区间(a,b)内取值的概率等于总体密度曲线,直线x=a,x=b及x轴所围图形的面积. 观察总体密度曲线的形状,它具有“两头低,中间高,左右对称”的特征,具有这种特征的总体密度曲线一般可用下面函数的图象来表示或近似表示: 2 2 () 2 , 1 (),(,) 2 x x e x μ σ μσ ? πσ - - =∈-∞+∞ 式中的实数μ、)0 (> σ σ是参数,分别表示总体的平均数与标准差,, ()x μσ ? 的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线. 讲解新课:

一般地,如果对于任何实数a b <,随机变量X 满足 ,()()b a P a X B x dx μσ?<≤=?, 则称 X 的分布为正态分布(normal distribution ) .正态分布完全由参数μ和σ确定,因此正态分布常记作),(2 σ μN .如果随机变量 X 服从正态分布,则记为X ~),(2σμN . 经验表明,一个随机变量如果是众多的、互不相干的、不分主次的偶然因素作用结果之和,它就服从或近似服从正态分布.例如,高尔顿板试验中,小球在下落过程中要与众多小木块发生碰撞,每次碰撞的结果使得小球随机地向左或向右下落,因此小球第1次与高尔顿板底部接触时的坐标 X 是众多随机碰撞的结果,所以它近似服从正态分布.在现实生活中,很多随机变量都服从或近似地服从正态分布.例如长度测量误差;某一地区同年龄人群的身高、体重、肺活量等;一定条件下生长的小麦的株高、穗长、单位面积产量等;正常生产条件下各种产品的质量指标(如零件的尺寸、纤维的纤度、电容器的电容量、电子管的使用寿命等);某地每年七月份的平均气温、平均湿度、降雨量等;一般都服从正态分布.因此,正态分布广泛存在于自然现象、生产和生活实际之中.正态分布在概率和统计中占有重要的地位. 说明:1参数μ是反映随机变量取值的平均水平的特征数,可以用样本均值去佑计;σ是衡量随机变量总体波动大小的特征数,可以用样本标准差去估计. 2.早在 1733 年,法国数学家棣莫弗就用n !的近似公式得到了正态分布.之后,德国数学家高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它,并研究了它的性质,因此,人们也称正态分布为高斯分布. 2.正态分布),(2 σ μN )是由均值μ和标准差σ唯一决定的分布 通过固定其中一个值,讨论均值与标准差对于正态曲线的影响

正态分布定义 (2)

正态分布 科技名词定义 中文名称:正态分布 英文名称:normal distribution 定义1:概率论中最重要的一种分布,也是自然界最常见的一种分布。该分布由两个参数——平均值和方差决定。概率密度函数曲线以均值为对称中线,方差越小,分布越集中在均值附近。 所属学科:生态学(一级学科);数学生态学(二级学科) 定义2:一种最常见的连续性随机变量的概率分布。 所属学科:遗传学(一级学科);群体、数量遗传学(二级学科) 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 百科名片

编辑本段 正态分布的由来 normal distribution 正态分布 一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 )。服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ=0,σ2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。 正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。 生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量,等等。一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布(见中

正态分布的概念及表和查表方法

正态分布概念及图表 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A·棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P·S·拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ= 0,σ= 1时的正态分布是标准正态分布。 目录 1历史发展 2定理 3定义 ?一维正态分布 ?标准正态分布 4性质 5分布曲线 ?图形特征 ?参数含义 6研究过程 7曲线应用 ?综述 ?频数分布 ?综合素质研究 ?医学参考值

历史发展 正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究,故正态分布又叫高斯分布,高斯这项工作对后世的影响极大,他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称,后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他,也是出于这一工作。但现今德国10马克的印有高斯头像的钞票,其上还印有正态分布的密度曲线。这传达了一种想法:在高斯的一切科学贡献中,其对人类文明影响最大者,就是这一项。在高斯刚作出这个发现之初,也许人们还只能从其理论的简化上来评价其优越性,其全部影响还不能充分看出来。这要到20世纪正态小样本理论充分发展起来以后。拉普拉斯很快得知高斯的工作,并马上将其与他发现的中心极限定理联系起来,为此,他在即将发表的一篇文章(发表于1810年)上加上了一点补充,指出如若误差可看成许多量的叠加,根据他的中心极限定理,误差理应有高斯分布。这是历史上第一次提到所谓“元误差学说”——误差是由大量的、由种种原因产生的元误差叠加而成。后来到1837年,海根(G.Hagen)在一篇论文中正式提出了这个学说。 其实,他提出的形式有相当大的局限性:海根把误差设想成个数很多的、独立同分布的“元误差”之和,每只取两值,其概率都是1/2,由此出发,按狄莫佛的中心极限定理,立即就得出误差(近似地)服从正态分布。拉普拉斯所指出的这一点有重大的意义,在于他给误差的正态理论一个更自然合理、更令人信服的解释。因为,高斯的说法有一点循环论证的气味:由于算术平均是优良的,推出误差必须服从正态分布;反过来,由后一结论又推出算术平均及最小二乘估计的优良性,故必须认定这二者之一(算术平均的优良性,误差的正态性)为出发点。但算术平均到底并没有自行成立的理由,以它作为理论中一个预设的出发点,终觉有其不足之处。拉普拉斯的理论把这断裂的一环连接起来,使之成为一个和谐的整体,实有着极重大的意义。 定理 由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x 的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。 为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。 若 服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换(标准正态分布表:标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X(当前值)范围内的面积比例)。

高中正态分布经典练习题

正 态分布 一、选择题 1.已知随机变量ξ服从正态分布)9,2(N ,若)1()1(-<=+>c P c P ξξ,则c 等于() A.1 B.2 C.3 D.4 2.已知随机变量ξ服从正态分),2(2σN ,且8.0)4(=<ξP ,则)20(<<ξP 等于() A.0.6 B.0.4 C.0.3 D.0.2 3.已知随机变量ξ服从正态分布),2(2σN ,(4)0.84P ξ=≤,则(0)P ξ≤等于() A.0.16 B.0.32 C.0.68 D.0.84 4.已知随机变量X 服从正态分布),2(2σN ,8.0)40(=<X P 等于() A .0.1B.0.2C.0.4D.0.6 5.已知随机变量ξ服从正态分布),3(2σN ,且3.0)2(=<ξP ,则)42(<<ξP 等于() A.0.5 B.0.2 C.0.3 D.0.4 6.已知随机变量ξ服从正态分布),3(2σN ,(4)0.842P ξ=≤,则(2)P ξ≤等于() 7.已知随机变量X 服从正态分布)1,3(N ,且6826.0)42(=<X P 等于() A.0.1588 B.0.158 C.0.1586 D.0.1585 8.已知随机变量X 服从正态分布),0(2σN ,若023.0)2(=>X P ,则(22)P X -≤≤等于() A.0.477 B.0.628 C.0.954 D.0.977 9.在某次联考数学测试中,学生成绩ξ服从正态分布2(100,)(0)σσ>,若ξ在(80,120)内的概率为0.8,则落在(0,80)内的概率为() A.0.05 B.0.1 C.0.15 D.0.2 10.已知随机变量X 服从正态分布2(,)N μσ,且(22)0.9544P X μσμσ-<<+=,()0.6826P X μσμσ-<<+=,若4,1μσ==,则(56)P X <<=() A.0.1358 B.0.1359 C.0.2716 D.0.2718 11.某商场经营的一种袋装的大米的质量服从正态分布)1.0,10(2N (单位kg ),任选一袋这种大米,其质量在9.8~10.2kg 的概率为() A.0.0456 B.0.6826 C.0.9544 D.0.9974 12.一批电池的使用时间X (单位:小时)服从正态分布)4,36(2N ,在这批灯泡中任取一个“使用时间不小于40小时”的概率是() C.0.3174 D.0.1587 二、填空题

利用Excel的NORMSDIST计算正态分布函数表

利用Excel的NORMSDIST函数建立正态 分布表 董大钧,乔莉 理工大学应用技术学院、信息与控制分院,113122 摘要:利用Excel办公软件特有的NORMSDIST函数可以很准确方便的建立正态分布表、查找某分位数点的正态分布概率值,极大的提高了数理统计的效率。该函数可返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数,将其引入到统计及数据分析处理过程中,代替原有的手工查找正态分布表,除具有直观、形象、易用等特点外,更增加了动态功能,极大提高了工作效率及准确性。 关键词:Excel;正态分布;函数;统计 引言 正态分布是应用最广泛的连续概率分布,生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如,在生产条件不变的情况下,某种产品的力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量等等。一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布。从理论上看,正态分布具有很多良好的性质,许多概率分布可以用它来近似;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等。在科学研究及数理统计计算过程中,人们往往要通过某本概率统计教材附录中的正态分布表去查找,非常麻烦。若手头有计算机,并安装有Excel软件,就可以利用Excel的NORMSDIST( x )函数进行计算某分位数点的正态分布概率值,或建立一个正态分布表,准确又方便。 1 正态分布及其应用 正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为N(μ,σ2 )。则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟

论正态分布的重要地位和应用2要点

学部:工学部 学生姓名:王梅影 学号:2011070102021 年级:2011级 专业班级:信息与计算科学 指导教师:赵姣珍职称:讲师完成时间:2015/5/15 中国·贵州·贵阳

成果声明 本人的毕业论文是在贵州民族大学人文科技学院赵姣珍老师的指导下独立撰写并完成的。毕业论文没有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。 论文作者签名: 日期年月日

目录 摘要 (1) Abstract (2) 1绪论 (3) 1.1研究背景 (3) 1.2研究目的 (3) 1.3研究现状 (4) 1.4研究意义 (4) 2 正态分布相关知识介绍 (5) 2.1正态分布的概念 (5) 2.2正态分布曲线特性 (5) 2.3 标准正态分布 (8) 3 正态分布的应用 (9) 3.1 正态分布应用实例 (9) 3.1.1 正态分布在生产中的应用 (9) 3.1.2正态分布在日常生活中的应用 (10) 3.1.3正态分布在销售分类中的应用 (11) 3.1.4正态分布在工作学习中的应用 (12) 3.1.5 正态分布在仪器测量中的应用 (12) 3.2 正态分布的应用价值 (14) 总结 (15) 参考文献 (16) 致谢 (17)

摘要:正态分布是一种最常见的连续型随机变量的分布,是概率论中最重要的一中分布.在理论上和实际生活中正态分布具有重要地位,数理统计中的正态分布是很多重要问题的解决的基础,在理论研究中占有举足轻重的地位.本文首先针对正态分布这一理论研究与实际应用都占有重要地位的概率分布展开分析研究,从其基本概念出发,然后分析其特性以及各种应用价值,最后通过一系列研究给出正态分布具有重大作用的理论依据. 关键词:正态分布标准正态分布方差标准差

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