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许多微小独立随机因素影响的结果具有正态分布

🗓️ 更新于:22:34
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如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布。

在实际问题中,常常需要考虑许多随机因素所产生的总影响。例如,许多因素决定了人的身高:营养、遗传、环境、族裔、性别等等,这些因素的综合效果,使得人的身高基本满足正态分布。另外,在物理实验中,免不了有误差,而误差形成的原因五花八门,各种各样。如果能够分别弄清楚产生误差的每种单一原因,误差的分布曲线可能不是高斯的。但是,当所有的误差加在一起时,实验者通常得到一个正态分布。

事物都是服从正态分布:人的高度、雪花的尺寸、测量误差、灯泡的寿命、IQ分数、面包的重量

中心极限定理从理论上证明了,对于大量独立随机变量来说,不论其中各个随机变量的分布函数是什么形状,也不论它们是已知还是未知,当独立随机变量的个数充分大时,它们的和的分布函数都可以用正态分布来近似。这使得正态分布既成为统计理论的重要基础,又是实际应用的强大工具。

来自 <https://baike.baidu.com/tashuo/browse/content?id=66051d88626e5cd29adc9a3a&bk_fr=planet&fromModule=issue-list_issue-list>

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来自 <https://baike.baidu.com/tashuo/browse/content?id=66051d88626e5cd29adc9a3a&bk_fr=planet&fromModule=issue-list_issue-list>

来自 <https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83/829892?fr=aladdin#5>
银行业、中概股、教育,
泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数,一块产品上的缺陷数,显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。

来自 <https://baike.baidu.com/item/%E6%B3%8A%E6%9D%BE%E5%88%86%E5%B8%83?fromModule=lemma_search-box>