1樓：我之度
正態分佈是大量統計資料的概率的對稱分佈
而瑞利分佈卻不是對稱的，有瑕疵
請問瑞利分佈，指數分佈，高斯分佈是怎麼定義的
高斯分佈 瑞利分佈 以及對數正態分佈分佈適合對什麼場
2樓：砂粒
正態分佈
（normal distribution）又名高斯分佈（gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈，記為：則其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。
因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。
二項分佈和正態分佈的區分
3樓：阿樓愛吃肉
從兩者的不同點進行區分，二項分佈和正態分佈有3點不同：
一、兩者的影象特點不同：
1、二項分佈的影象特點：當（n+1）p不為整數時，二項概率p在k=[(n+1)p]時達到最大值；當（n+1）p為整數時，二項概率p在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1時達到最大值。
2、正態分佈的影象特點：關於μ對稱，並在μ處取最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點，形狀呈現中間高兩邊低，正態分佈的概率密度函式曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
二、兩者的性質不同：
1、二項分佈的性質：當p≠q時，直方圖呈偏態，pq的偏斜方向相反。如果n很大，即使p≠q，偏態逐漸降低，最終成正態分佈，二項分佈的極限分佈為正態分佈。
故當n很大時，二項分佈的概率可用正態分佈的概率作為近似值。一般規定：當pq且nq≥5，這時的n就被認為很大，可以用正態分佈的概率作為近似值了。
2、正態分佈的性質：由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的概率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的概率即可。
為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。將一般正態分佈轉化成標準正態分佈。
三、兩者的提出者不同：
1、二項分佈的提出者：二項分佈是由伯努利提出的概念。
2、正態分佈的提出者：c.f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了正態分佈。
4樓：匿名使用者
二項分佈是離散分佈，而正態分佈是連續分佈，當二項分佈的n值趨向於無窮大時，二項分佈近似可以看成正態分佈。正態分佈的影象是一個鐘形曲線，而二項分佈的影象為直方圖，直方圖的頂端可以近似連線成為一條鐘形曲線。
瑞利分佈的概率密度函式是什麼?
5樓：匿名使用者
對瑞利公式的理解比記公式要重要：
6樓：暗香沁人
瑞利衰落瑞利分佈概率密度函式
7樓：匿名使用者
若 x>0, f(x)=x/(c^2)exp
若x<=0,f(x)=0
除了正態分佈，還有什麼別的分佈
8樓：匿名使用者
多了去了，比較典型的有
泊松分佈，卡方分佈，指數分佈，均勻分佈，伽馬分佈，二項分佈等等
9樓：璐澤子
1常用離散型分佈
： 二項分佈，泊松分佈，幾何分佈，負二項分佈，單點分佈，對數分佈，超幾何分佈，
2常用連續型分佈： 均勻分佈，正態分佈，瑞利分佈，指數分佈，貝塔分佈，伽馬分佈，對數正態分佈，χ^2分佈，t分佈，f分佈，威布林分佈，柯西分佈，
10樓：笑話先森
比如瑞利分佈，柯西分佈
t分佈和正態分佈有什麼不同，t分佈與正態分佈的有什麼不同？
聯絡 隨看自bai由度增大t分佈du趨近於標準正態分佈 當zhin 30時二者dao相差很回小 當n 時二者重答合。區別 正態分佈是與自由度無關的一條曲線 t分佈是依自由度而變的一組曲線。t分佈較正態分佈頂部略低而尾部稍高。t分佈與正態分佈的有什麼不同？1 正態分佈是與自由度無關的一條曲線 t分佈是...
二項分佈超幾何分佈正態分佈,它們分別是什麼東東
二項分佈等等這些是對一些概率問題的命名。概率學是統計學的分支,而統計學又是數專學的分支屬,這些名詞是對特定的概率問題的統稱。具體怎麼運用書上都有,這裡地方也比較小,更重要的是我沒有必要在這裡囉嗦,書上才是經典的解釋。兩點分佈,二項分佈,超幾何分佈,正態分佈的區別 解答 我用個例子幫你解答吧 假設一批...
正態分佈論的應用有哪些呢
質量管理是以資料為基礎的 活動，數理統計就是把大量實地測量得來的資料進行分析研究的一種方法在建築工程質量管理上，由於大部分計量資料都服從正態分佈，因而數理統計中正態分佈的應用就顯得更為重要。考察某個工程的質量，由於偶然誤碼差的存在，其實際質量評分是不相同的，如將所有的數值按一定的組距進行大小分組整理...