正態分布中的σ指的是方差。σ描述正態分布資料數據分布的離散程度,σ越大,數據分布越分散,σ越小,數據分布越集中。方差是在概率論和統計方差衡量隨機變量或一組數據時離散程度的度量。方差是各個數據與其算術平均數的離差平方和的平均數,通常以σ2表示。
正態分布中的σ指的是方差。σ描述正態分布資料數據分布的離散程度,σ越大,數據分布越分散,σ越小,數據分布越集中。
正態分布中的σ指的是方差。方差是在概率論和統計方差衡量隨機變量或一組數據時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變量和其數學期望(即均值)之間的偏離程度。方差是各個數據與其算術平均數的離差平方和的平均數,通常以σ2表示。
“正態分布”的意義許多統計方法的理論基礎。
檢驗、方差分析、相關和回歸分析等多種統計方法均要求分析的指標服從正態分布。許多統計方法雖然不要求分析指標服從正態分布,但相應的統計量在大樣本時近似正態分布,因而大樣本時這些統計推斷方法也是以正態分布為理論基礎的
在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力,若隨機變量服從一個位置參數、尺度參數為的概率分布。
1、集中性:正態曲線的高峰位于正中央,即均數所在的位置。
2、對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3、均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降。
4、正態分布的均數、中位數、眾數相同。
5、正態分布的離散程度越大,數據分布越分散,離散程度越小,數據分布越集中。
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