1樓：愛生活的淇哥
理論上的正態分佈曲線是一條中間高，兩端逐漸下降且完全對稱的鐘形曲線。
特點：集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。
擴充套件資料
正態分佈最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。
生產與科學實驗中很多隨機變數的概率分佈都可以近似地用正態分佈來描述。例如，在生產條件不變的情況下，產品的強力、抗壓強度、口徑、長度等指標；
同一種生物體的身長、體重等指標；同一種種子的重量；測量同一物體的誤差；彈著點沿某一方向的偏差；某個地區的年降水量；以及理想氣體分子的速度分量，等等。
2樓：12345愛幫
所謂鐘形曲線（bell curve）又稱拉普拉斯-高斯曲線，又稱正態曲線，它是一根兩端低中間高的曲線。它首先被數學家用來描述科學觀察中量度與誤差兩者的分佈。比利時天文學家奎斯勒首先提出大多數人的特性均趨向於正態曲線的均數或中數，越靠兩極的越少，從而把正態曲線首先應用於社會領域。
以後在高爾頓爵士推廣下，正態曲線被借用至心理學，用來描述人的特質量值的理論分佈。
鐘形曲線方程y=e^(-t^2)
3樓：匿名使用者
所謂鐘形曲線又稱正態曲線，它是一根兩端低中間高的曲線。它首先被數學家用來描述科學觀察中量度與誤差兩者的分佈。比利時天文學家奎斯勒首先提出大多數人的特性均趨向於正態曲線的均數或中數，越靠兩極的越少，從而把正態曲線首先應用於社會領域。
以後在高爾頓爵士推廣下，正態曲線被借用至心理學，用來描述人的特質量值的理論分佈。
正態分佈曲線有哪些特徵，什麼叫標準正態分佈曲線？
4樓：
正態分佈（normal distribution）是一個統計學術語，是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，是自然科學與行為科學中的定量現象的一個方便模型，在統計學的許多方面有著重大的影響力。作為應用者，我們不一定要把它想得很複雜。這是自然界普遍存在的一種現象，一個隨機群體的身高、一棵樹上所有樹葉的重量、批量生產的某一產品的尺寸、各種各樣的心理學測試分數、某些物理現象比如光子計數都被發現近似地服從正態分佈。
下面的正態分佈鐘形曲線可以幫助您對正態分佈有一個感性的瞭解：
上圖是一個身高的例子：假設某校學生的身高近似服從正態分佈，平均身高是172.3cm，其概率密度分佈狀況可以模擬為上圖的鐘形曲線。
橫軸為身高的刻度，縱軸為身高等於此刻度的學生人數的概率；從圖中可以看出，身高為平均值的學生人數是最多的，從平均值向兩邊延伸，人數逐漸減少，身高為140cm或 200cm的學生人數幾乎就為0了。該例子描述了正態分佈的一個特性：其的概率密度有向平均值集中的趨勢，且概率密度曲線關於平均值對稱。
正態分佈的另一個特性是變異，變異表示分佈的離散程度。變異越大，資料分佈越分散，曲線越扁平；變異越小，資料分佈越集中，曲線越瘦高。舉個極端的例子，若所有人的身高都是172.
3cm，則變異=0，變異最小，身高全部集中在平均值處，分佈的集中性最好。
正態分佈由其兩個特性平均值、變異完全決定，記作：
其中為均值，（讀sigma）為標準差，代表變異的大小。 以下有四個不同的正態分佈曲線，幫助您理解和：
正態分佈的概率密度函式為：
該函式的曲線就是上面的鐘形曲線。對該函式積分，可以得到正態分佈的一些特點：
區間 概率
[-,+] 68.27%
[-2,+2] 95.45%
[-3,+3] 99.73%
[-,+] 100%
舉例：若身高服從正態分佈，=172.3，=3.2，則有99.73%的人身高在區間[ 172.3-3*3.2,172.3+3*3.2 ]內。
5樓：渾海之矯墨
一種用於計量型資料的,連續的,對稱的鐘型頻率分佈的曲線,它是計量型資料用控制圖的基礎.當一組測量資料服從正態分佈時,有大約68.26%的測量值落在平均值處正負一個標準差的區間內,大約95.
44%的測量值將落在平均值處正負兩個標準差的區間內;大約99.73%的值將落在平均值處正負三個標準差的區間內
我們將正態曲線和橫軸之間的面積看作1,可以計算出上下規格界限之外的面積,該面積就是出現缺陷的概率.
正態分佈：靠近均數分佈的頻數最多，離開均數越遠，分佈的資料越少，左右兩側基本對稱，這種中間多、
兩側逐漸減少的基本對稱的分佈，稱為正態分佈。
正態曲線：是一條**高，兩側逐漸下降、低平，兩端無限延伸，與橫軸相靠而不相交，左右完全對稱的鐘形曲線，稱為正態曲線。
6樓：麒麟
標準正態分佈上，是以0為均數、以1為標準差的正態分佈，記為n（0，1）。曲線在x=0處為最高點，曲線從最高點向左右緩慢下降，並無限延伸，但永遠不與基線相交。以z=0處為中心，雙側對稱。
曲線從最高點向左右延伸時，在正負1個標準差是拐點。
7樓：匿名使用者
高三數學書人教版有詳細的，大概影象是一個開口向下的拋物線那我不是說了人教版高三數學書有詳細的，這裡一句兩句也沒有辦法說清楚啊，對不對
這是書，你看看，有什麼不明白的可以問我
正態分佈有什麼特點
8樓：倚樓丶丶聽風雨
正態分佈的特點是什麼呢
正態分佈的含義是什麼？
正態分佈有哪些主要特徵
9樓：**雞取
正態分佈的特點：呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形。
正態分佈，也稱“常態分佈”，又名高斯分佈，最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
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。
它隨隨機變數的平均數、標準差的大小與單位不同而有不同的分佈形態。標準正態分佈是正態分佈的一種，其平均數和標準差都是固定的，平均數為0，標準差為1。
是不是日常生活中所有大規模資料都會符合正態分佈的鐘型特點？
10樓：
不完全是
正態分佈根據大數定律和中心極限定理
是指影響隨機變數的因素所起作用是均衡時才會呈現正態分佈只要各因素均衡 不論在樣本點小的什麼時候是什麼分佈到趨於無窮時一定是趨於正態分佈的。
11樓：匿名使用者
是的，當樣本數目很多的時候就會出現正態分佈的特點，建議找本概率論的書看看，
正態分佈具有哪些特點
12樓：匿名使用者
正態分佈（normal distribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。[1] 是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
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。
13樓：倚樓丶丶聽風雨
正態分佈的特點是什麼呢
需求曲線和供給曲線為什麼是負斜率是正斜率
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