标题:
正态分布
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作者:
pear
时间:
2002-12-5 19:58
标题:
正态分布
我这里有一份.
作者:
pear
时间:
2002-12-5 20:01
我也上传不了, 看看下面的文本吧, ********************************************************* 正态分布 (仅供没有学过概率论的同学参考,公式并不重要,只要知道曲线的形状就可以了,打★的结论请记一下,对付ETS足够了。) 高斯分布(Gaussian)(正态分布)的概率密度函数为一钟型曲线,即 a为均值, 为标准方差,曲线关于x=a的虚线对称, 决定了曲线的“胖瘦”,形状为: 图1 高斯型随机变量的概率分布函数,是将其密度函数取积分,即 (★) , 表示随机变量A的取值小于等于x的概率。比如A的取值小于等于均值a的概率是50%。曲线为 a x F(x) 1.0 50% A B C 图2 如果前面看得有些头大也没有关系,结合具体题目就很容易理解了J 1)一道正态分布:95%〈26,75%〈20,85%〈r,问r与23的大小,答小于 解: 由图2,正态分布的分布函数F(x)在其期望a的右方曲线是向上凸的,此时 F(20)=75%,F(r)=85%,F(26)=95%, A B OA CA 如果把曲线的片段放大就比较清楚了。O为AB的中点。 A(20, 75%) B(26, 95%) O(23, 85%) C(r, 85%) 由于曲线上凸,显然C的横坐标小于O,所以r<23。 补充:如果问的是曲线的左半部分或者其它一些情况,只要画一下图就很easy了。 2) 正态分布题好象是:有一组数平均值9,标准方差2,另一组数平均值3,标准方差1,问分别在(5,11)和(1,4)中个数谁大,应该是相等。 解: 令图1中的曲线a=0, , 就得到了标准正态分布,曲线如图3。 x1 x2 图3 此时问分布在区间(x1, x2)的概率,就是图中的阴影面积。注意此时的曲线关于x=0对称。 (★)对于一般的正态分布,可以通过变换,归一化到标准的正态分布,算法为: 设原正态分布的期望为a,标准方差为 ,欲求分布在区间(y1, y2)的概率,可以变换为求图3中分布在(x1, x2)间的概率。其中 。 比如题目中a=9, , 区间为(5, 11),则区间归一化为(-2,1),即 同理,a=3, , 区间为(1, 4),则区间归一化后也为(-2,1)。 所以两者的分布概率相等。 估计最难的题也就是利用钟型曲线的对称性,比如归一化后的区间并不相同, 而是(-2,1)和(-1,2),但根据对称性,仍然可以比较概率的大小。
作者:
pear
时间:
2002-12-5 20:06
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