标准正态分布的标准差为1有什么物理意义
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2025-01-03
呈现正态分布的一组数据中,靠近中间高点的数字出现的概率要远大于在两侧更远地方出现的概率。在很多情况下统计数据都会呈现正态分布的构造,比如在样本很大、每一个样本又是类似的独立随机事件。例如能力的高低,学生成绩的好坏,人们的社会态度,行为表现以及身高、体重等身
呈现正态分布的一组数据中,靠近中间高点的数字出现的概率要远大于在两侧更远地方出现的概率。
在很多情况下统计数据都会呈现正态分布的构造,比如在样本很大、每一个样本又是类似的独立随机事件。例如能力的高低,学生成绩的好坏,人们的社会态度,行为表现以及身高、体重等身体状态都呈现正态分布。
扩展资料:
在实际应用上,常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确,则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围。
约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围,以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。
参考资料来源:
百度百科-标准正态分布
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