此脚本生成一组正态分布值,平均值和标准偏差的特性,基于填写数值为基础计算输入。在概率统计中,标准偏差的统计分布是最为常见的。作为一个简单的定义,怎么摊开一组数据中的值的标准偏差的措施。如果数据点都是类似的,然后将标准偏差低(接近零)。如果数据点是高度可变的,然后是标准的变化(进一步从零)。标准偏差的定义公式的方差的平方根。这表明它的均方根(RMS)的偏离平均。标准偏差始终是一个正数,总是作为原始数据相同的单位计量。例如,如果数据的距离,以米为单位的测量尺寸,标准偏差也将被计算以米。

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。期望值μ=0,即曲线图象对称轴为Y轴,标准差σ=1条件下的正态分布,记为N(0,1)。

标准正态分布

标准正态分布又称为u分布,是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。

标准正态分布曲线下面积分布规律是:在-1.96~+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500,在-2.58~+2.58范围内曲线下面积为0.9900。

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