不知道正態分布與貝塔分布？一文都讓你GET

2020-09-30 數據派THU


本文約2300字，建議閱讀5分鐘本文通過案例介紹了正態分布和貝塔分布的概念。



正態分布

正態分布，是一種非常常見的連續概率分布，其也叫做常態分布（normal distribution）,或者根據其前期的研究貢獻者之一高斯的名字來稱呼，高斯分布（Gaussian distribution）。正態分布是自然科學與行為科學中的定量現象的一個方便模型。

各種各樣的心理學測試結果和物理現象的觀測值，比如光子計數等都被發現近似地服從正態分布。甚至生活中很多現象的表徵結果也符合正態分布的分布規律。儘管這些現象的根本原因經常是未知的，甚至被採樣的樣本的原始群體分布並不服從正態分布，但這個變量的採樣分布均值仍會近似服從正態分布。

正態分布的概率密度函數呈左右對稱的鐘形，其具體表達式為：






作者：賈恩東

編輯：晏斕輝


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  • 正態分布為什麼常見?
    以前，我認為中間狀態是事物的常態，過高和過低都屬於少數，這導致了正態分布的普遍性。最近，讀到了 John D. Cook 的文章，才知道我的這種想法是錯的。正態分布為什麼常見？真正原因是中心極限定理（central limit theorem）。"多個獨立統計量的和的平均值，符合正態分布。"
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