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文档简介
1、正态分布,1、回顾样本的频率分布与总体分布的关系:,由于总体分布通常不易知道,我们往往是用样本的频率分布(即频率分布直方图)去估计总体分布。,一般样本容量越大,这种估计就越精确。,2、从上一节得出的100个产品尺寸的频率分布直方图可以看出,当样本容量无限大,分组的组距无限缩小时,这个频率直方图就会无限接近于一条光滑曲线-总体密度曲线。,一、复习,3、观察上节总体密度曲线的形状,有什么特征?,而具有这种特征的总体密度曲线,一般可用一个我们不很熟悉的函数来表示或近似表示其解析式。,“中间高,两头低”,二、正态分布,(1)正态函数的定义,产品尺寸的总体密度曲线具有“中间高,两头低”的特征,像这种类型
2、的总体密度曲线,一般就是或近似地是以下一个特殊函数的图象:,式中的实数 是参数,,分别表示总体的平均数与标准差。,总体标准差是衡量总体波动大小的特征数,常用样本标准差去估计,(2)正态分布与正态曲线,若总体密度曲线就是或近似地是函数:,的图象,则其分布叫正态分布,,常记作:,的图象称为正态曲线。,画出三条正态曲线:,在实际遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布:,在生产中,在正常生产条件下各种产品的质量指标;,在测量中,测量结果;,在生物学中,同一群体的某一特征;,在气象中,某地每年七月份的平均气温、平均湿度 以及降雨量等,水文中的水位;,总之,正态分布广泛存在于自然界、生产及科学技术的许
3、多领域中。,正态分布在概率和统计中占有重要地位。,(3)正态曲线的性质,观察:,性质:,性质:,(4)服从正态分布的总体特征,产品尺寸这一典型总体,它服从正态分布。,它的特征:生产条件正常稳定,即工艺、设备、技术、操作、原料、环境等可以控制的条件都相对稳定,而且不存在产生系统误差的明显因素。,一般地,当一随机变量是大量微小的独立随机因素共同作用的结果,而每一种因素都不能起到压倒其他因素的作用时,这个随机变量就被认为服从正态分布。,(5)标准正态分布表,由于标准正态总体 在正态总体的研究中有非常重要的地位,已专门制作了“标准正态分布表” 见p58。,看表:,表中,相应于 的值 是指总体取值小于
4、的概率,即:,如图中,左边阴影部分:,由于标准正态曲线关于 轴对称,表中仅给出了对应与非负值 的值 。,如果 ,那么由下图中两个阴影部分面积相等知:,利用这个表,可求出标准正态总体在任一区间 内取值的概率。,即,可用如图的蓝色阴影部分表示。,公式:,例1:求标准正态总体在 内取值的概率。,解:,有:,对于一般的正态总体 ,在任一区间 内的取值概率如何进行计算呢?可否通过查正态分布表来求出它呢?,(6)正态总体 ,在任一区间取值概率。,一般的正态总体 ,均可以化为标准正态总体 来研究。,对任一正态总体 来说, 取值小 于 的概率:,例2:已知正态总体 , 求取值小于3的概率.,解:,例3:分别求
5、正态总体 在区间: 内取值的概率.,所以,正态总体 在区间: 内取值的概率是:,解:,例3:分别求正态总体 在区间: 内取值的概率.,解:,同理,正态总体 在区间: 内取值的概率是:,正态总体 在区间: 内取值的概率是:,上述计算结果可用下表和图来表示:,(7)假设检验方法的基本思想;,小概率事件的含义:,我们从上图看到,正态总体在 以外取值的概率只有4.6,在 以外取值的概率只有0.3 。,由于这些概率值很小(一般不超过5 ),通常称这些情况发生为小概率事件。,即事件在一次试验中几乎不可能发生。,例4:某厂生产的圆柱形零件的外直径服从正态分布 ,质检人员从该厂生产的1000件零件中随机抽查一件, 测得它
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