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第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的正态分布(第4页)

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用概率的符号进行表示,则为:

因此,在μ=3、σ=2的正态分布中,计算在1≤x≤5的范围中观察到x的概率,与在标准正态分布中观察满足-1≤z≤1的z的概率是相同的。

换言之,这个概率,与20-2中所出的结果是一样的,即约为0.6826。

p(1≤x≤5)≈0.6826

20-5正态分布的多个观测值的平均值为正态分布

正态分布具有以下神奇的性质:

正态分布观测结果的平均值具有何种性质

根据平均值μ、标准偏差σ的正态分布观测到n个数值,取平均值记为x,即

对于“即使将正态分布进行平均化,结果也依然是正态分布”

这样神奇的性质,大家一定会感到惊讶吧。

这就是20-1中提到的“便利的数学操作性”

此外,其神奇之处在于,平均值与之前相同,而标准偏差是除以观察次数的平方根而得出的数值。

下面,我们通过以下练习实际感受一下。

问题

把日本的成年女性的身高作为正态分布,其平均值为160cm,标准偏差约为5cm。

现在,随机从日本的成年女性中抽取25人,多次计算她们身高的平均值。

此时的结果,x遵循怎样的概率分布呢?

答案

平均值≈160cm

第20讲·小结

1.正态分布这种概率分布,在自然和社会中经常能观察到。

2.只要确定了平均值μ和标准偏差σ,就能确定一个正态分布。

3.平均值μ表示图像的顶点位置,标准偏差σ表示图像的扩大程度。

4.标准正态分布是所有正态分布的基础,即μ=0、σ=1。

练习题

答案参见此处

(1)假设z为根据标准正态分布而被观测到的数值。

此时,z在-1≤z≤1的范围中的概率p(-1≤z≤1)为0.6826,计算当z在0≤z≤1的范围内时,

p(0≤z≤1)=p(-1≤z≤1)÷()=()

(2)假设x为根据μ=5、σ=3的正态分布而被观测到的数值。

此时,计算x在5≤x≤8的范围内时,概率p(5≤x≤8),则:

根据上述结果,并使用(1)中的答案,可以求出()

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