Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Нормальное распределение – это одно из основных распределений вероятностей, которое имеет симметричную форму и характеризуется следующими свойствами:
1. Среднее значение (μ) – это центральная точка распределения, вокруг которой симметрично расположены значения случайной величины.
2. Стандартное отклонение (σ) – это мера разброса значений случайной величины относительно среднего значения. Большое стандартное отклонение означает большой разброс значений, а маленькое – маленький разброс.
3. Форма распределения является колоколообразной кривой, симметричной относительно среднего значения.
4. Примерно 68% значений случайной величины находятся в пределах одного стандартного отклонения от среднего значения, 95% – в пределах двух стандартных отклонений, и 99.7% – в пределах трех стандартных отклонений.
Для определения, является ли распределение нормальным, можно использовать следующие методы:
1. Визуальный анализ: построение гистограммы или графика плотности вероятности для набора данных. Если форма распределения напоминает колоколообразную кривую, то это может быть признаком нормального распределения.
2. Использование статистических тестов: существуют различные статистические тесты, такие как тест Шапиро-Уилка или тест Колмогорова-Смирнова, которые позволяют проверить гипотезу о нормальности распределения на основе набора данных. Если p-значение (вероятность получить такие или еще более экстремальные результаты при условии, что распределение нормально) больше заданного уровня значимости (обычно 0.05), то гипотеза о нормальности принимается.
3. Использование числовых характеристик: можно посчитать среднее значение и стандартное отклонение для набора данных и проверить, насколько они соответствуют ожидаемым значениям для нормального распределения.
Важно отметить, что ни один метод не дает абсолютной гарантии о нормальности распределения, поэтому рекомендуется использовать несколько методов для подтверждения или опровержения предположения о нормальности.