恩恩,本期说的就是正态分布。
在上期结尾处我们已经提过这个名词,现在就来进一步讲讲“小正态”的故事——
1、“正太”是被谁发现的?
说起正态分布,不能不提的就是高斯啦~~~因为正态分布也叫高斯分布(正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究,故正态分布又叫高斯分布),高斯还通过假设误差服从正态分布给出了严格的证明,同时那个很有名的最小二乘也是跟高斯有密切关系哒~~
当然,历史上钟情小“正太”的不止高斯大叔一人,棣莫弗在1718年的著作和174年发表的一篇关于二项分布文章中提出的,当二项随机变量的位置参数n很大及形状参数p为1/2时,则所推导出二项分布的近似分布函数就是正态分布。
拉普拉斯也不甘落后,在1810年发表的文章中加上了一点补充,指出如若误差可看成许多量的叠加,根据他的中心极限定理,误差理应有正态分布。
2、到底什么是正态分布?
定义:若随机变量服从一个位置参数为、尺度参数为的概率分布,且其概率密度函数为
则这个随机变量就称为正态随机变量,正态随机变量服从的分布就称为正态分布,记作,读作服从,或服从正态分布。当时,正态分布就成为标准正态分布
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。
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3、正态分布具有哪些性质?
- 如果和是独立常态随机变量,那么:
- 它们的积服从概率密度函数为的分布其中是修正贝塞尔函数(modified Bessel function)
- 它们的比符合柯西分布,满足.
- 如果为独立标准常态随机变量,那么服从自由度为n的卡方分布。
其实楼主觉得在众多分布中,人们对正态分布的关注度最高,也研究的最透。当然其本身的对称性等特质也便于研究(很多研究体在样本量大的情况下都能近似到小正太上,这也是他得宠的一大关键),所以那些性质推导包括相关的概率分布的一些拓展,谷哥度娘都能帮到你,楼主只是粗(初)讲而已……
所以为了更生动的展现,楼主借来就大致讲讲那些藏在芸芸众生里的小“正太”
凤姐不是谁都能当得好么?奶茶妹也不是满大街都有的好么?楼主作为一个女汉纸,目测就是右下角那类了吧……
OK~~此图意在表明,大多数的人长相,身高和其他特征都是较为集中在纵轴附近的,咱真心区别不大……(投胎是门技术活啊!)
还有啊还有啊,你还记得当初读书时那些学霸和学渣么?你以为他们的智力真的很“离奇”么?其实,也就大概是这样分布的
(以100人为例)
若人数多点,也就这样啦——
呵呵~~你以为世上有那么多爱因斯坦,高斯,和莫扎特,达芬奇么???
不得不说,学习成绩,个人发展,智商,长相好多好多类似指标,其实都是一种正态分布(我记得以前我们老师也把它说成是橄榄形,估计她觉得说正态分布太高深了……),但有一个方面我觉得是现在越来越受关注了,那就是质量控制!
大多数企业估计用的都是3质量控制系统,但如果是一些高科技高精密度领域的企业,用的就会使6质量控制体系了。这3和6其实就是正态分布一个最典型的应用!
在正态分布曲线下,标准差与正态分布曲线下的面积(概率)之间有一定的数量关系。
- 平均数左右1个标准差的范围内,包含全部数据的68.26%
- 平均数左右1.96个标准差的范围内,包含全部数据的95%
- 平均数左右2.58个标准差的范围内,包含全部数据的99%
在产品监控方面,若被测产品的参数值在均值正负3σ范围内,则认为是正常值,否则认为是异常值。(这里面也涉及到了假设检验的知识)
最后关于正态分布,给大家两个链接,是科学松鼠会的关于正态分布的前世今生,有兴趣的可以看一下(文章有点长)http://songshuhui.net/archives/76501(上)
http://songshuhui.net/archives/77386(下)
本期的专题就结束了~~~
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