描述近似正态分布的统计量有哪些

Question

如题所述

Answer 1

描述近似正态分布的统计量有哪些介绍如下：

描述近似正态分布的统计量有均值、中位数、众数、标准差、偏度、峰度。

其中，均值可以反映数据的集中程度，标准差可以反映数据的离散程度，中位数可以用来描述数据的集中趋势，众数可以用来描述数据的典型值，偏度可以用来描述数据的对称性，峰度可以用来描述数据的尖锐程度。

什么是正态分布？

“正态分布”的意义是一个在数学、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。若随机变量服从一个位置参数、尺度参数为的概率分布。

正态分布（Normal distribution)是一种概率分布。

正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。

主要特点

⒈. 估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。

⒉. 制定参考值范围。

⒊. 质量控制：为了控制实验中的测量（或实验）误差，常以 作为上、下警戒值，以 作为上、下控制值。这样做的依据是：正常情况下测量（或实验）误差服从正态分布。

⒋. 正态分布是许多统计方法的理论基础。检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。