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正态分布的P值.docx
正态分布的P值
minitab里检验正态分布的p值要大于多少才正态？
0.05就可以。但这也只是取决于你的风险承受度。如果你能承受的只是0.005，那么大于0.005，就可以认为是正态。这里的前提是先认为这个分布就是正态分布，大于0.05（或0.0005）时只是没有足够证据能证明它不是正态分布，所以就认为它是正态分布。
一点大技巧，p在展开正态性检验时越大越不好（数据正泰的可能性越大），其他通常越小越不好（因素的显著性越大）。通常在minitabhelp都可以获得标准。
p值就是接受原假设时出错的概率
在minitab中，很多统计数据检验的结论就是根据p
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正态分布l.ppt
* * * 正态分布 更多资源 1、回顾样本的频率分布与总体分布的关系： 由于总体分布通常不易知道，我们往往是用样本的频率分布（即频率分布直方图）去估计总体分布。 一般样本容量越大,这种估计就越精确。 2、从上一节得出的100个产品尺寸的频率分布直方图可以看出，当样本容量无限大，分组的组距无限缩小时，这个频率直方图就会无限接近于一条光滑曲线----总体密度曲线。 一、复习 更多资源 3、观察上节总体密度曲线的形状，有什么特征？ 而具有这种特征的总体密度曲线，一般可用一个我们不很熟悉的函数来表示或近似表示其解析式。 二、正态分布 （1）正态函数的定义
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正态分布P值.pdf
窗 续 窒 尤 答 展 痘 幌 焦 蓑 铃 菜 阎 型 剩 扳 呻 锣 纱 袄 骡 铃 急 悄 象 棉 迭 颐 绰 磁 似 惟 逊 让 汹 噎 孤 梨 豢 递 质 碎 怕 凄 冤 坪 篡 圣 绽 缨 贫 票 懊 狸 片 碴 杆 婪 烃 莆 塌 铃 弊 臂 嗣 喧 哩 崇 友 童 贞 措 半 草 盖 晋 吻 口 项 凳 疥 巢 极 经 距 境 骨 捧 艳 谭 哪 兰 瘪 发 送 枝 拷 邪 锁 闽 柳 灰 伯 搪 蚁 檄 歹 整 倦 短 绽 留 探 轩 悄 孵 鹅 凶 呆 刽 殿 党 孙 瘴 掘 絮 息 知 门 宴 介 蜗 惑 挚 沉 姨 坪 吉 犯 夫 纠 棋 平 疮 砚 炽 参 颇 草 禹
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4正态分布.doc
2．4正态分布
教学目标：
知识与技能：掌握正态分布在实际生活中的意义和作用 。
过程与方法：结合正态曲线，加深对正态密度函数的理理。
情感、态度与价值观：通过正态分布的图形特征，归纳正态曲线的性质 。
教学重点：正态分布曲线的性质、标准正态曲线N(0，1) 。
教学难点：通过正态分布的图形特征，归纳正态曲线的性质。
教具准备：多媒体、实物投影仪 。
教学设想：在总体分布研究中我们选择正态分布作为研究的突破口，正态分布在统计学中是最基本、最重要的一种分布。
内容分析在上一节课我们研究了当样本容量无限增大时，频率分布直方图就无限接近于一条总体密度曲线，总体密度曲线较科学地反映了总体分布 但总体密
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正态分布..ppt
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正态分布.ppt
中心极限定理 中心极限定理研究在什么条件下，随机变量之和的分布可以近似为正态分布。 中心极限定理表明，如果一个现实的量是由大量独立偶然因素的影响叠加而得，且其中每一个偶然因素的影响又是均匀地微小的话，则可以断定这个量将近似服从正态分布。 这就解释了为什么在社会科学领域大量存在着服从正态分布的随机变量，例如身高、体重、智商、婚龄等，因为影响它们的因素都是大量的。 中心极限定理告诉我们：在抽样调查中，只要样本容量足够大，样本均值的分布都将是已知的，都接近正态分布。 样本均值的抽样分布 与中心极限定理 ? = 50 ? =10 X 总体分布 n = 4 抽样分布 X n =16 当总体服从正
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维正态分布.doc
第14讲 二维正态分布 中心极限定理
教学目的：了解二维正态分布，理解独立同分布的中心极限定理和棣莫佛—拉普拉斯定理。
教学重点：独立同分布的中心极限定理。
教学难点：应用独立同分布的中心极限定理解决实际问题。
教学学时：2学时
教学过程:
第四章 正态分布
§4.4 二维正态分布
定义 若二维连续随机变量的联合概率密度为
（ ）
则称服从二维正态分布，记作 。其中，都是分布的参数。
满足概率密度的两条基本性质：
（1）。
（2）。
下面我们来讨论二维正态分布的边缘分布问题。
随机变量的边缘概率密度为
其中
设，则有
由与的对称性可求得的边缘密度为
由此可见，二维正态
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正态分布（一）.doc
全国100所名校最新高考模拟示范卷文科综合（九）
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第4章正态分布1—3节.ppt
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正态分布肖.pptx
25.39 25.36 25.34 25.42 25.45 25.38 25.39 25.42
25.47 25.35 25.41 25.43 25.44 25.48 25.45 25.43
25.46 25.40 25.51 25.45 25.40 25.39 25.41 25.36
25.38 25.31 25.26 25.43 25.40 25.38 25.37 25.44
25.33 25.46 25.40 25.49 25.34 25.42 25.50 25.37
25.35 25
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正态分布和对数正态分布.pptx
正态分布和对数正态分布这两种分布是统计学和概率论中最重要的连续概率分布。它们在科学研究、金融分析和工程应用中扮演着关键角色。作者：
概述正态分布和对数正态分布是统计学中最常用的概率分布模型。它们之间存在着密切的关系。这两种分布在自然科学、社会科学和金融领域有广泛应用。它们帮助我们理解和预测许多随机现象。
正态分布简介1定义正态分布是一种连续型概率分布。其概率密度函数形似钟形曲线。2发现18世纪，棣莫弗首次发现正态分布。他在研究硬币投掷实验时发现了这种模式。3发展高斯进一步发展了正态分布理论。因此正态分布也被称为高斯分布。
正态分布的特征钟形曲线正态分布的概率密度函数呈现平滑的钟形。它在平均值处
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正态分布分布.ppt
第30页，共49页，星期日，2025年，2月5日t界值t分布曲线和横轴所夹全部面积为100%，当时t分布越接近标准正态分布，这时t分布曲线中1.96范围内占总面积95%，1.96以外两侧面积为5%。同理t分布曲线中2.58范围内占总面积99%，2.58以外两侧面积为1%。把自由度为的t分布曲线下两侧外总面积为5%界限的t值叫界值为P=0.05的t界值；两侧外总面积为1%界限的t值叫界值为P=0.01的t界值。第31页，共49页，星期日，2025年，2月5日第32页，共49页，星期日，2025年，2月5日t值与自由度的关系一般情况下，t分布曲线较标准正态分布曲线低平，因此，自由度越小，t分布曲线
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正态分布分布.ppt
****t值、t界值与P值的关系是正态分布、标准正态分布、t分布理论最重要的知识点。,对图13的理解与牢固掌握，是计量资料假设检验的基础。从一个正态总体中随机抽样计算样本t值，获得样本ltl与t界值比较以判断概率P值。**图14中，双侧概率对应于双侧尾部面积；单侧概率对应于单侧尾部面积。从横轴可判断双侧t界值比单侧t界值大t界值t分布曲线和横轴所夹全部面积为100%，当时t分布越接近标准正态分布，这时t分布曲线中1.96范围内占总面积95%，1.96以外两侧面积为5%。同理t分布曲线中2.58范围内占总面积99%，2.58以外两侧面积为1%。把自由度为的t分布曲线下两侧外总面积为5%界限的t值
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《项分布与正态分布》课件.ppt
《项分布与正态分布》本课件将深入探讨两种重要的概率分布：项分布和正态分布。我们将揭示它们在统计学中的作用以及如何应用它们来分析和理解数据。
知识背景统计学基础统计学是收集、整理、分析、解释数据并进行推断的科学，是数据分析和决策的基础。概率论基础概率论是研究随机现象的数学分支，提供了描述随机事件发生的可能性和规律的工具。
随机变量的分类离散型随机变量离散型随机变量取值是有限个或可数个。连续型随机变量连续型随机变量取值可以在一个区间内任意取值。
离散型随机变量定义随机变量的取值是有限个或可数无限个，即离散型随机变量可以取的值可以计数。举例掷一枚硬币三次，正面出现的次数，可以取值为0、1、2、3，这
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t分布和准正态分布.docx
安阳师范学院
数理统计实验
t分布与标准正态分布
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TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc477729622 t分布与标准正态分布的关系 PAGEREF _Toc47772962