6.10
Нормальное распределение — это непрерывное распределение вероятностей с симметричным колоколообразным графиком. Он описывается формулой распределения Гаусса со средним значением и стандартным отклонением в качестве фиксированных параметров. π и e являются постоянными величинами.
Рассмотрим вес младенцев при рождении со средним значением 3,5 кг и стандартным отклонением 0,4 кг. Данные можно визуализировать, построив график зависимости плотности вероятности от массы тела при рождении.
По формуле z-балла вес при рождении может быть стандартизирован в соответствующие z-баллы.
Повторное построение графика плотности вероятности с помощью z-оценки показывает, что теперь график центрирован вокруг нуля.
Эта стандартизированная форма нормального распределения известна как стандартное нормальное распределение, в котором среднее равно нулю, а стандартное отклонение равно единице.
Такое преобразование нормального распределения в стандартное нормальное распределение упрощает формулу распределения Гаусса, облегчая вычисление значений вероятности.
Это также полезно для сравнения наборов данных с различными средними значениями и стандартными отклонениями.
Нормальное, непрерывное распределение является наиболее важным из всех распределений. Его график представляет собой колоколообразную симметричную крив…
© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.