¿Cuáles son las abreviaturas de distribuciones comunes como las letras binomial, de Poisson, uniforme y exponencial (distribución) B, P, U y N?
B distribución binomial
P distribución de Poisson
U distribución uniforme
E distribución exponencial distribución exponencial
N distribución normal
Información ampliada:
Aplicación de curvas de distribución normal
Descripción general
1. Estimación de la distribución de frecuencias. Si se conocen la media y la desviación estándar de una variable que sigue la distribución normal, la relación de frecuencias en cualquier rango de valores se puede estimar según la fórmula.
2. Establecer un rango de valores de referencia
(1) El método de distribución normal es adecuado para indicadores que obedecen a una distribución normal (o aproximadamente normal) y se pueden convertir para obedecer a una distribución normal. índice.
(2) El método percentil se utiliza a menudo para indicadores de distribución asimétrica. Se deben dominar con fluidez los límites simples y bilaterales de ambos métodos de la Tabla 3-1.
3. Control de calidad: para controlar el error de medición (o experimental) en el experimento, a menudo se utiliza como valores de advertencia superior e inferior, y como valores de control superior e inferior. La base para esto es: En circunstancias normales, los errores de medición (o experimentales) siguen una distribución normal.
/4. La distribución normal es la base teórica de muchos métodos estadísticos. Varios métodos estadísticos, como la prueba, el análisis de varianza, el análisis de correlación y de regresión, requieren que los indicadores analizados obedezcan a la distribución normal.
Aunque muchos métodos estadísticos no requieren que los indicadores de análisis obedezcan a la distribución normal, las estadísticas correspondientes se aproximan a la distribución normal cuando la muestra es grande. Por lo tanto, estos métodos de inferencia estadística también se basan en la distribución normal cuando la muestra es grande. la muestra es grande de.
Distribución de frecuencia
Ejemplo 1.10 Se tomó una muestra de la altura (cm) de 100 estudiantes universitarios varones de 18 años en un lugar determinado en 1993. La media = 172,70 cm, el estándar desviación s=4,01 cm,
① Estime el porcentaje de estudiantes universitarios varones de 18 años en el área cuya altura es inferior a 168 cm con respecto al número total de estudiantes universitarios varones de 18 años en el área
② Encuentre X -1, X -1,96, el porcentaje real de estudiantes universitarios varones de 18 años en el rango de X-2,58 respecto del número total de estudiantes universitarios varones de 18 años. estudiantes del área, y comparado con el porcentaje teórico.
En este ejemplo, μ y σ son desconocidos pero el contenido de la muestra n es grande. Según la ecuación (3.1), la media muestral X y la desviación estándar S se utilizan para reemplazar μ y σ respectivamente, y la. Se obtiene el valor de u, u= (168 -172,70)/4,01=-1,17.
Busque el área bajo la curva normal estándar en la tabla adjunta. Puede encontrar -1,1 en el lado izquierdo de la tabla y 0,07 en la parte superior de la tabla. 12.10. El número de estudiantes universitarios varones de 18 años que miden menos de 168 cm representa aproximadamente el 12,10% del total.
Referencia: Enciclopedia Baidu-Distribución normal