正态分布里的标准差有什么实际意义?
标准差有实际意义么?还是决定曲线?我假设一个一个变量的值的分布满足正态分布,且知道它的上下界和期望,那么我可否具体的得到其值的分布?【例如值在1-10,期望5.5,那么取1的概率是多少?】
人气:254 ℃ 时间:2020-03-28 22:49:12
解答
标准差和期望是一个量纲上的,反应期望值的波动.(u-Z×δ,u+Z×δ),Z是某个概率的分位数 ,则这个集合就是这个概率下因变量的取值范围.另外正态分布是没有上下界这一说法的.正态分布是没有上下界,但符合正态分布的量本身是有上下界的啊。我的意思是现实中常常说一个东西的分布【例如齿轮半径】符合正态分布,而如果我们已经知道这个东西符合正态分布,我们能否得到这个东西在某个具体的区间内的概率【比如半径10mm齿轮符合,其中最小9.5mm,最大10.5mm,那么能否求齿轮半径在9.6-9.8之间的概率?】?能。。。。能的话怎么做啊?比如你这个例子 还需要标准差的值δ,P(9.6<x<9.8)=F(9.8)-F(9.6)=Φ[(9.8-10)/δ]-Φ[(9.6-10)/δ],就是用正态分布概率的分布函数来做的。
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