1樓：
不完全是
正態分佈根據大數定律和中心極限定理
是指影響隨機變數的因素所起作用是均衡時才會呈現正態分佈只要各因素均衡 不論在樣本點小的什麼時候是什麼分布到趨於無窮時一定是趨於正態分佈的。
2樓：匿名使用者
是的，當樣本數目很多的時候就會出現正態分佈的特點，建議找本概率論的書看看，
如果一組資料滿足正態分佈，請問意義是什麼，資料有什麼特點
3樓：醉意撩人殤
正態分佈的意義和特點：
1、正態分佈有兩個引數，即均數μ和標準差σ，可記作n（μ，σ）：均數μ決定正態曲線的中心位置；標準差σ決定正態曲線的陡峭或扁平程度。σ越小，曲線越陡峭；σ越大，曲線越扁平。
2、對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3、均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
4、集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
5、u變換：為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。
4樓：我是乙個麻瓜啊
1、集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
2、對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3、均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
4、正態分佈有兩個引數，即均數μ和標準差σ，可記作n（μ，σ）：均數μ決定正態曲線的中心位置；標準差σ決定正態曲線的陡峭或扁平程度。σ越小，曲線越陡峭；σ越大，曲線越扁平。
5、u變換：為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。
擴充套件資料
正態分佈的應用
1、估計頻數分布 乙個服從正態分佈的變數只要知道其均數與標準差就可根據公式即可估計任意取值範圍內頻數比例。
2、制定參考值範圍
（1）正態分佈法 適用於服從正態（或近似正態）分布指標以及可以通過轉換後服從正態分佈的指標。
（2）百分位數法 常用於偏態分布的指標。表3-1中兩種方法的單雙側界值都應熟練掌握。
3、質量控制：為了控制實驗中的測量（或實驗）誤差，常以 作為上、下警戒值，以 作為上、下控制值。這樣做的依據是：正常情況下測量（或實驗）誤差服從正態分佈。
4、正態分佈是許多統計方法的理論基礎。檢驗、方差分析、相關和回歸分析等多種統計方法均要求分析的指標服從正態分佈。許多統計方法雖然不要求分析指標服從正態分佈，但相應的統計量在大樣本時近似正態分佈，因而大樣本時這些統計推斷方法也是以正態分佈為理論基礎的。
綜合素質研究
教育統計學統計規律表明，學生的智力水平，包括學習能力，實際動手能力等呈正態分佈。因而正常的考試成績分布應基本服從正態分佈。考試分析要求繪製出學生成績分布的直方圖，以「中間高、兩頭低」來衡量成績符合正態分佈的程度。
其評價標準認為：考生成績分布情況直方圖，基本呈正態曲線狀，屬於好，如果略呈正（負）態狀，屬於中等，如果呈嚴重偏態或無規律，就是差的。
從概率統計規律看，「正常的考試成績分布應基本服從正態分佈」是正確的。但是必須考慮人與物的本質不同，以及教育的有所作為可以使「隨機」受到干預，用曲線或直方圖的形狀來評價考試成績就有失偏頗。
許多教育專家（如上海顧泠沅、美國布魯姆等）已經通過實踐論證，教育是可以大有作為的，可以做到大多數學生及格，而且多數學生可以得高分，考試成績曲線是偏正態分佈的。但是長期受到「中間高、兩頭低」標準的影響，限制了教師的作為，抑制了多數學生能夠學好的信心。這是很大的誤會。
通常正態曲線有一條對稱軸。當某個分數（或分數段）的考生人數最多時，對應曲線的最高點，是曲線的頂點。該分數值在橫軸上的對應點與頂點連線的線段就是該正態曲線的對稱軸。
考生人數最多的值是峰值。我們注意到，成績曲線或直方圖實際上很少對稱的，稱之為峰線更合適。
5樓：匿名使用者
正太分布的特點及意義：
1、正態分佈有兩個引數，即均數μ和標準差σ，可記作n（μ，σ）：均數μ決定正態曲線的中心位置；標準差σ決定正態曲線的陡峭或扁平程度。σ越小，曲線越陡峭；σ越大，曲線越扁平。
2、對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3、均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
4、集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
5、u變換：為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。
正態分佈的曲線特徵：
1、集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
2、對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3、均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
6樓：匿名使用者
首先你要了解你要這些資料是幹什麼用的啊，
有了這樣的一組符合正態分佈的資料，可以得到中心的乙個區間，得到的結果是否是你所需要的啊。
比如說你要對班級成績的資料進行抽樣調查，得到的就是班級成績的乙個整體分布，重心在乙個大的區間還是乙個小的區間都是可以從一定的程度上反應出班級的整體的收教育的程度的。如果得到的是這個班級的成績主要都是在70到80分之間（100的滿分），和主要成績在60到90之間是不是可以反應出乙個不同的結論呢？
7樓：匿名使用者
正態分佈完全由它的數學期望值和方差覺得，所以，得到乙個正態分佈就可以了解它的數學期望和方差，再去分析數學期望和方差的對你研究方向的價值
正態分佈有哪些特點？
8樓：**雞取
正態分佈的特點：呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形。
正態分佈，也稱「常態分布」，又名高斯分布，最早由a.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態分佈也叫常態分布，是連續隨機變數概率分布的一種，自然界、人類社會、心理和教育中大量現象均按正態形式分布，例如能力的高低，學生成績的好壞等都屬於正態分佈。
它隨隨機變數的平均數、標準差的大小與單位不同而有不同的分布形態。標準正態分佈是正態分佈的一種，其平均數和標準差都是固定的，平均數為0，標準差為1。
9樓：傾蓋如故
集中性、對稱性、均勻變動性等特點。
集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
正態分佈是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。正態曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
擴充套件資料正態分佈是許多統計方法的理論基礎。檢驗、方差分析、相關和回歸分析等多種統計方法均要求分析的指標服從正態分佈。許多統計方法雖然不要求分析指標服從正態分佈，但相應的統計量在大樣本時近似正態分佈，因而大樣本時這些統計推斷方法也是以正態分佈為理論基礎的。
若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，σ^2)。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決定了分布的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
10樓：倚樓丶丶聽風雨
正態分佈的特點是什麼呢
怎樣判斷資料是否服從正態分佈
11樓：瘋狂扭曲的栗子
正態分佈（normal distribution）又名高斯分布（gaussian distribution），是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布，記為n（μ，σ^2）。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決定了分布的幅度。
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。我們通常所說的標準正態分佈是位置引數，尺度引數的正態分佈。
12樓：匿名使用者
在spss選單中選擇分析.
如何判斷一組資料是不是正態分佈？能否用spss實現操作？
13樓：不是苦瓜是什麼
可以的，在探索裡有正態性檢驗的選擇打鉤。
1.輸入資料後，左擊最上方的analyze,選擇descriptive statistic,選擇左擊explore，出現如下：
2.將所選資料選入dependent list,左擊plot，出現如下。
3.點中間normallity plots with tests，左擊continue，就出現你要的正態檢驗結果了。
最後乙個**中（即test of normality) sig.即p值=0.004，小於0.05，不服從正態分佈，反之服從。
正態分佈，也稱「常態分布」，又名高斯分布（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
14樓：匿名使用者
輸入資料後，左擊最上方的analyze,選擇descriptive statistic,選擇左擊explore，出現如下：
將所選資料選入dependent list,左擊plot，出現如下
點中間normallity plots with tests，左擊continue，就出現你要的正態檢驗結果了。
最後乙個**中（即test of normality) sig.即p值=0.004，小於0.05，不服從正態分佈，反之服從。
正態分佈（normal distribution），也稱「常態分布」，又名高斯分布（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
15樓：吮指原味冰淇淋
(1)正態分佈的形式是對稱的,對稱軸是經過平均數點的垂線.
(2)**點最高,然後逐漸向兩側下降,曲線的形式是先向內彎,再向外彎.
(3)正態曲線下的面積為1.正態分佈是一族分布,它隨隨機變數的平均數、標準差的大小與單位不同而有不同的分布形態.標準正態分佈是正態分佈的一種,其平均數和標準差都是固定的,平均數為0,標準差為1。
（4）正態分佈曲線下標準差與概率面積有固定數量關係.所有正態分佈都可以通過z分數公式轉換成標準正態分佈.
可以使用spss的explore，或pp圖，或**圖，或one-sample kolmogorov-**irnov test，或histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況（推薦histogram圖）。
一些常見的統計方法（如t檢驗、方差分析等）對資料背離正態分佈有較好的穩健性，因此你的資料只要大致滿足、或不嚴重背離正態分佈就可以使用這些統計方法。如果你的資料實在背離正態分佈太多，你應該改用非引數檢驗。如果你只需要知道乙個大致的情況，僅需要histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況就可以了
日記 日常生活 ，日記200字 日常生活
週末，我和媽媽去買菜，走到大市場，媽媽說她去那邊買一些肉，讓我自己去給她買一些綠色蔬菜，我愛吃什麼就買什麼，二十分鐘後在門口碰面，於是我拿著媽媽給我我的二十元錢和媽媽分道而行，我直奔綠色蔬菜地點，琳琅滿目呀，翠滴滴的芹菜，白白胖胖的白蘿蔔，嬌滴滴的茄子 我和一位老奶奶買了菜花，芹菜，豆角 嘿嘿，我還...
日常生活中如何美容，在日常生活中如何補鈣
日常生活中怎麼做到護膚呢 一 日常生活中，有很多美容技巧 掏公尺水洗臉 在二次大戰物資短缺的年代，淘公尺水曾被用來當成肥皂的代回用品。以前的人答用淘公尺水是迫不得已，不過現在懂得利用淘公尺水的人，都是獨具慧眼的生活行家。因為它洗淨力適中，質地溫和 無 實在值得多加應用。公尺的表面含有鉀，所以頭一兩次...
作文日常生活中美好的東西，作文 日常生活中美好的東西200字
人生最美好的東西是什麼？今天，我帶著這個問題去街上尋找答案。我走內 到了街口，一位容盲人爺爺想過馬路，卻絲毫找不著方向。就在這時，乙個帶著紅領巾的小男孩跑過來說 大爺，讓我來攙扶您過馬路吧！說完，他就慢慢地攙扶著老爺爺，一步一步地移動著，終於過了馬路。老爺爺感激地說 謝謝你！小男孩說 不用謝，老爺爺...