正态分布是一种概率分布,它是由几何学家关于18世纪发现的,以拉丁学家兼数学家兼Mechanic诺瓦尔·拉格朗日(简称“拉格朗日”)命名的,拉格朗日在1733年提出了这个概念,他是运筹学家,又受到统计学家和生物学家布洛赫的影响。正态分布指在平均值为中心,数学期望为0,标准差为1的情况下,随机变量的分布。它也被称为高斯分布,随机变量为Ga(Zero),Ga・(sigma),正态分布也可以用来描述实际的参数的均值分布,比如男性的身高分布,均值为170cm,标准差为10cm,男性身高的分布可以用正态分布描述。(交易要认准国际大站欧易,官网注册,APP下载)
正态分布概率密度函数是一种双项式函数,由e和π参数,形式为e(-z2/2)/(2π),其中z表示随机变量的分布在μ和z之间的距离;超过3倍标准偏差的值及其小于-3σ的值位于正态分布的曲线之外。正态分布的特征很多:
(1)均值μ,方差σ2和峰值f(μ)均相等;
(2)它的特征是有序结构;
(3)该曲线是对称的,μ处对称最大;
(4)函数是无穷连续的,概率为一切可能取值;
(5)函数在-μ和+μ处的概率值相同;
(6)概率分布函数的值在μ处的最大值称为峰值,它定义了整个分部署的概率中心;
(7)正态分布可以通过调节均值μ和方差σ2来变化;
(8)它是广泛用于实际情况的概率分布。
正态分布有着更优雅的口感,它广泛用于推断性分析与统计抽样,把“不确定性”以流程图形式显示出来,并以概率值描述出来,从而让大量无序的实际数据有了一定的规律性,这对于分析、预测和抽样等都具有重要的意义。