高中数学正态分布，这个为什么是用第一个，0.6826的值 高中数学正态分布基础 这题为什么a＝2？
高中数学正态分布~
正态分布
【知识网络】
1、取有限值的离散型随机变量均值、方差的概念；
2、能计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些实际问题；
3、通过实际问题,借助直观（如实际问题的直观图）,认识正态分布、曲线的特点及曲线所表示的意义.
【典型例题】
例1：（1）已知随机变量X服从二项分布,且E（X）=2.4,V（X）=1.44,则二项分布的参数n,p的值为 （ ）
A．n=4,p=0.6 B．n=6,p=0.4 C．n=8,p=0.3 D．n=24,p=0.1
答案：B.解析：,.
（2）正态曲线下、横轴上,从均数到 的面积为( ).
A．95% B．50% C．97.5% D．不能确定（与标准差的大小有关）
答案：B.解析：由正态曲线的特点知.
（3）某班有48名同学,一次考试后的数学成绩服从正态分布,平均分为80,标准差为10,理论上说在80分到90分的人数是 （ ）
A 32 B 16 C 8 D 20
答案：B.解析:数学成绩是X—N(80,102),
为什么正态分布在统计学中具有重要地位?
答：使其在各种统计学应用中广泛使用，例如：-正态分布在自然界中非常常见，例如人类身高、智商、考试成绩等都可以用正态分布来描述。-正态分布在概率论和统计学中是最为常见的分布之一。-正态分布具有对称性、可加性、标准正态分布等特点。-正态分布可以用来检验数据是否符合某种假设或者进行预测。
正态分布及其应用是什么?
答：σ是变异参数，决定分布曲线的形态。σ越大，曲线的形状越“矮胖”，表示数据分布越分散；σ越小，曲线的形状越“瘦高”，表示数据分布越集中。标准正态分布（standard normal distribution）是均数为0、标准差为1的正态分布。在式（3-9）中令μ=0和σ=1，并用函数φ（u）代替函数f（X）以区别于...
如何理解正态分布
答：函数的近代定义是给定一个数集A，假设其中的元素为x，对A中肆蔽搏的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B，假设B中的元素为y，则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示，函数概念含有三个要素：定义域A、值域B和对应法则f。正态函数分布的历史发展：概念是由德国的数学家和天文学家...
正态分布是什么意思?
答：正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
正态分布的通俗理解
答：一、正态分布简介 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都...
什么是正态分布?
答：正态分布在统计学中是一个很重要的概率分布类型，哪怕是在实际生活中也有着重要的指导与应用作用，比如：某学校学生的成绩分布，男子身高、工厂生产产品的尺寸等等。同时，正态分布也是许多检验的基础，在实际使用统计分析时，人们总是乐于正态检验。比如F检验以及t检验等在总体不是正态分布时一般没有...
正态分布在概率计算中有什么作用?
答：水文统计计算中常用的概率分布曲线有正态分布和皮尔逊Ⅲ型曲线。正态分布的密度函数为f(x)=1σ2πe-(x-x)2[]2σ2。式中：σ为均方差；e为自然对数的底。正态分布的特性，在误差估算中常被应用。皮尔逊Ⅲ型分布曲线是一条一端有限，一端无限的不对称单峰曲线。其密度函数为f(x)=βαr(α)...
正态分布为什么是概率中最重要的分布
答：正态分布是许多统计方法的理论基础：如t分布、F分布、x2分布都是在正态分布的基础上推导出来的,u检验也是以正态分布为基础的.此外,t分布、二项分布、Poisson分布的极限为正态分布,在一定条件下,可以按正态分布原理来处理.还有就是中心极限定理,在客观实际中有许多随机变量,他们是由大量的相互独立的...
正态分布在概率论和统计学中是什么意思?
答：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若...
什么是正态分布?
答：在天文、生态、医学等等。正态分布的这种统计特性使得问题变得异常简单，任何具有正态分布的变量，都可以进行高精度分预测。值得注意的是，大自然中发现的变量，大多近似服从正态分布。正态分布很容易解释，这是因为：正态分布的均值，模和中位数是相等的，只需要用均值和标准差就能解释整个分布。
