6: Безперервні розподіли ймовірностей
- Page ID
- 97515
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
У главі 5 розглядалися розподіли ймовірностей, що виникають з дискретних випадкових величин. В основному ця глава зосереджувалася на біноміальному експерименті. Є багато інших експериментів з дискретних випадкових величин, які існують, але не розглянуті в цій книзі. У цій главі розглядаються розподіли ймовірностей, які виникають з неперервних випадкових величин. Основна увага цієї глави - розподіл, відомий як звичайний розподіл, хоча розуміють, що існує багато інших дистрибутивів. Кілька інших розглядаються в майбутніх главах.
- 6.1: Рівномірний розподіл
- Якщо у вас виникла ситуація, коли ймовірність завжди однакова, то це відомо як рівномірний розподіл.
- 6.2: Графіки нормального розподілу
- Багато реальних життєвих проблем створюють гістограму, яка є симетричним, унімодальним та дзвоноподібним безперервним розподілом ймовірностей.
- 6.3: Пошук ймовірностей для нормального розподілу
- Емпіричне правило - це лише наближення і працює лише для певних значень. Що робити, якщо ви хочете знайти ймовірність для значень x, які не є цілими кратними стандартному відхиленню? Імовірність - площа під кривою. Щоб знайти ділянки під кривою, потрібно обчислення. Перед технологією вам потрібно було перетворити кожне значення x в стандартизоване число, яке називається z-score або z-значенням або просто z. z-оцінка є мірою того, скільки стандартних відхилень має значення x від середнього.
- 6.4: Оцінка нормальності
- Дистрибутиви, які ви бачили до цього моменту, вважалося нормальним розподілом, але як ви визначаєте, чи нормально він розподілений.