它指出给定足够大的总体随机样本样本均值的

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中心极限定理是一种统计理论分布将遵循正态分布。我重复一遍正态性非常重要因为任何大小的平均值的直方图都遵循正态分布。不要忘了这个。现在您明白为什么正态分布如此著名和重要了。您刚刚学到的是中心极限定理也是置信区间概念的开始。另一个奇怪的事情是在许多统计技术或测试中它们是基于随机变量遵循正态分布的假设而使用的。为此可以使用统计技术和测试来了解分布是否正态分布例如Kg或k测试。记住一条规则你就会成功但还有更多。不用担心在另一篇文章中我向您解释了平均值和标准差的经验规则在山形直方图中是正确的。准确地说这条规则也适用于高斯钟形分布或正态分布经验法则我将向您展示的规则在实践中广泛使用类似于置信区间。



所以最好考虑它你只需要考虑中心值或平均值和标准差的数据与平均值的标准差小于个标准差。的数据与平均值的偏差小于个标准差。资料来源维基百科。正态概率曲线举个例子在一个城 科特迪瓦 电话号码 市月份的最高气温服从正态分布平均值为°标准差为°。月的时间最高气温介于-=°和+=°之间月的时间最高气温介于-*=°和+*=°之间这座城市的最高气温很可能不低于℃也不高于℃。规则明白吗标准化你离平均值有多少标准差您可以做的另一件事是获取一个值有多少个标准差。为了实现这一点您可以转换数据并将其标准化。这是什么意思删除平均值并除以标准差以获得随机变量的标准分布\[Z_=\{X_-\{X}}{}\]通过这种方式您可以获得新数据告诉您每个值与平均值的标准差有多少。






示例在前面的示例中月份的最高气温服从正态分布平均值为°标准差为°。如果一年我的体温为°我是否与平均水平相距甚远\[\{-}{}=\]您将相差个标准差。少于的案例在个标准差之内。有用吧正态分布与概率有何关系正态函数与概率密度直方图密切相关。在另一篇文章中我向您解释了直方图的描述性和概率分布之间的关系。我建议您阅读这篇文章以更多地了解这个主题。如果你还没有读过它那么什么也不会发生。请记住最终正态分布下的总面积始终为。即曲线下面积的积分为。而这正是总概率。当您计算曲线下面积（即积分）时您正在计算两个值之间的概率。概率计算的例子以月最高气温为例（服从正态分布平均值为°标准差为°）例如您可以问自己的问题是测量到°到°之。