正态分布是一个在数学、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。关于正态分布的具体内容我们将在文章中展开。

什么是正态分布

正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)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。

正态分布是一个在数学、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是遵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 )。

遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 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。

正态分布的主要特征

1、集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。

2、对称性:正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。

3、均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。

4、正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作 N(μ,σ):均数μ决定正态曲线的中心位置;标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平。

5、u 变换:为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。