正态分布白话解释？
正态分布的通俗概念：如果把数值变量资料编制频数表后绘制频数分布图（又称直方图，它用矩形面积表示数值变量资料的频数分布，每条直条的宽表示组距，直条的面积表示频数（或频率）大小，直条与直条之间不留空隙。），
若频数分布呈现中间为最多，左右两侧基本对称，越靠近中间频数越多，离中间越远，频数越少，形成一个中间频数多，两侧频数逐渐减少且基本对称的分布，那一般认为该数值变量服从或近似服从数学上的正态分布。
正态分布的均值是什么？
它是一个重要的概念，它是正态分布的中心，也称为期望值。它是指在一组数据中，所有数据的平均值，它可以帮助我们理解数据的分布情况。
正态分布的均值可以用数学公式表示，即：均值=ΣX/n，其中X表示一组数据，n表示数据的个数。
正态分布的均值可以用来衡量数据的中心位置，它可以反映数据的分布情况，可以帮助我们分析数据的特征。
正态分布的均值也可以用来衡量数据的离散程度，数据越分散，均值越小，数据越集中，均值越大。
正态分布的均值是统计学中一个重要的概念，它可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，从而更好地分析数据。
标准正态分布的均数和标准差分别是0与1，均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。例如：1，3，5，7，这四个数字的均数是〔1+3+5+7）/4〕=4。它是反映数据集中趋势的一项指标。
标准差是离均差平方的算术平均数的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。
平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
正态分布（也称高斯分布）是一种连续分布，其概率密度函数呈钟形曲线，常用于自然科学、社会科学等领域的数据描述和分析。
正态分布的均值与其概率密度函数的对称轴重合，即正态分布的均值为其概率密度函数的中心点，也称为期望值。
在标准正态分布（均值为0，标准差为1的正态分布）中，其均值为0。对于一般的正态分布，均值的大小可能不同，但其位置仍然位于概率密度函数的中心点。
正态分布中的西格玛如何计算？
在正态分布中，西格玛通常指标准差，用来衡量一组数据的离散程度。标准差的计算公式如下：
σ = sqrt(∑(x-μ)²/N)
其中，σ表示标准差，sqrt表示求平方根，∑表示求和，x表示每个数据点，μ表示数据的平均值，N表示数据的个数。
具体计算方法如下：
1. 求出数据的平均值μ。
2. 将每个数据点与平均值的差值求平方，即(x-μ)²。
3. 将所有(x-μ)²的值相加，即∑(x-μ)²。
4. 将∑(x-μ)²除以数据的个数N，得到平均方差。
5. 将平均方差开平方，即可得到标准差σ。
因此，标准差的计算需要先求出数据的平均值，然后计算每个数据点与平均值的差值的平方和，最后除以数据的个数，再开平方即可得到标准差。
正态分布公式和方法？
正态分布可加性公式是：X+Y~N(3，8)。
相互立的正态变量之线性组合服从正态分布。
即X~N(u1，(q1)^2)，Y~N(u2，(q2)^)
则Z=aX+bY~N(a*u1+b*u2，(a^2)*(q1)^2+(b^2)*(q2)^2)
扩展资料：
集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。
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。
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。
曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。
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