1樓：匿名使用者
多了去了，比較典型的有
泊松分佈，卡方分佈，指數分佈，均勻分佈，伽馬分佈，二項分佈等等
2樓：璐澤子
1常用離散型分佈
： 二項分佈，泊松分佈，幾何分佈，負二項分佈，單點分佈，對數分佈，超幾何分佈，
2常用連續型分佈： 均勻分佈，正態分佈，瑞利分佈，指數分佈，貝塔分佈，伽馬分佈，對數正態分佈，χ^2分佈，t分佈，f分佈，威布林分佈，柯西分佈，
3樓：笑話先森
比如瑞利分佈，柯西分佈
正態分佈與瑞利分佈有什麼區別
4樓：
態布（normal distribution）名高斯布（gaussian distribution）數、物理及工程等領域都非重要概率布統計許面著重影響力若隨機變數x服數期望μ、標準差σ2高斯布記：則其概率密度函式態布期望值μ決定其位置其標準差σ決定布幅度其曲線呈鐘形經稱鐘形曲線我通所說標準態布μ = 0,σ = 1態布
符合正態分佈的例子都有哪些
5樓：匿名使用者
日常中大多事件在正常情況下都符合正態分佈。
例如，一個班級某次的考試成績。中等成績的人佔多數，特別優秀或特別差的人佔少數。
某城市或某小區的人群中，中等生活水平的人佔多數，特別富或特別窮的人佔少數。等等。
請問正態分佈與瑞利分佈有什麼區別？多謝了
6樓：春素小皙化妝品
1、性質不同
瑞利分佈（rayleigh distribution），當一個隨機二維向量的兩個分量呈獨立的、有著相同的方差的正態分佈時，這個向量的模呈瑞利分佈。
若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ²的正態分佈，記為n(μ，σ²)。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決定了分佈的幅度。當μ=0，σ=1時的正態分佈是標準正態分佈。
2、概率密度公式不同
瑞利分佈的概率密度：
正態分佈概率密度函式為：
3、應用範圍不同
瑞利分佈常用於描述平坦衰落訊號接收包絡或獨立多徑分量接受包絡統計時變特性。
正態分佈應用：
（1）估計頻數分佈一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：正態分佈法適用於服從正態（或近似正態）分佈指標以及可以通過轉換後服從正態分佈的指標。百分位數法常用於偏態分佈的指標。
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）正態分佈為許多統計方法的理論基礎。檢驗、方差分析、相關和迴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。
7樓：匿名使用者
正態分佈是具有兩個引數μ和σ2的連續
型隨機變數的分佈，第一引數μ是服從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n(μ，σ2 )。 服從正態分佈的隨機變數的概率規律為取 μ鄰近的值的概率大 ，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分佈越集中在μ附近，σ越大，分佈越分散。正態分佈的密度函式的特點是：
關於μ對稱，在μ處達到最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點。它的形狀是中間高兩邊低 ，影象是一條位於x軸上方的鐘形曲線。當μ＝0，σ2 ＝1時，稱為標準正態分佈，記為n（0，1）。
μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。多元正態分佈有很好的性質，例如，多元正態分佈的邊緣分佈仍為正態分佈，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分佈，特別它的線性組合為一元正態分佈
瑞利分佈一個均值為0，方差為σ2的平穩窄帶高斯過程，其包絡的一維分佈是瑞利分佈.其表示式及概率密度如圖所示。
瑞利分佈是最常見的用於描述平坦衰落訊號接收包絡或獨立多徑分量接受包絡統計時變特性的一種分佈型別。兩個正交高斯噪聲訊號之和的包絡服從瑞利分佈。
什麼是正態分佈，正態分佈有哪些應用
8樓：鍾映孟姮
正態分佈也叫常態分佈，是連續隨機變數概率分佈的一種，自然界、人類社會、心理和教育中大量現象均按正態形式分佈，例如能力的高低，學生成績的好壞等都屬於正態分佈。
9樓：覃澤哆麼雄
樓上給的就是概述。應用有人臉識別，語音識別等大資料人工智慧類的演算法很多都是用正態分佈。高考的成績線劃分也是基於正態分佈。
10樓：水雲間
正態曲線呈鍾型，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。
若隨機變數x服從一個數學期望為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決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
什麼是正態分佈？
正態分佈是自然界中真實存在的，某個隨機變數如果可以被拆分成大量獨立同分布隨機變數的和，它就近似服從正態分佈。舉個例子，一張100道選擇題的考卷，每題分值一分，難度相近，那麼一個人做這張考卷的得分就是100個隨機變數的和，應該近似服從正態分佈。幾乎與社會相關的大多是偏態分佈，比如一定時間一定空間裡的人...
正態分佈 高斯函式應該怎麼用，matlab 正態分佈如何呼叫？
f x 是當隨機變數取值是x時的分佈密度曲線高度。是標準差，是均數，exp t 是e為底的t次方，一般手寫是直接寫一個e和一個在e右上角的t。x 1.3時y的值可直接把1.3帶進函式裡即可，像這樣 f 1.3 exp 1.3 2 2 2 2 2 exp 0.49 2 2 2 exp 0.245 2 ...
統計學題目正態分佈,正態分佈為什麼要標準化？統計學考試題求解！
題目當然沒有問題 希望調節到的灌注量為均值 而實際測定的均值為x均值 這裡不是把 預設為0 而是測定 x均值 之間的差 即x均值與 之間的差不超過0.3 1 1000 1000 925 75 850 925 75 2 即求均值上下25 的區間，x 925 75 0.75,即能求出上界，相對稱的就是下...