Normális eloszlás vagy Gauss-eloszlás

Között a törvényi valószínűségszámítás, normális eloszlás történik leggyakrabban, beleértve gyakrabban, mint egységes. Talán ez a jelenség mély alapvető természetét. Végtére is, ez a fajta eloszlás figyelhető meg, amikor a képviselete a tartományban a véletlen változók során számos tényezőt, amelyek befolyásolják a maga módján. A normál (vagy Gauss eloszlás) ebben az esetben kapjuk miatt túlmenően a különböző eloszlások. Ez köszönhető a széles körű terjesztése a normális eloszlás, és kapta a nevét.

Amikor arról beszélünk, a középértéket, függetlenül attól, hogy a havi csapadék, az egy főre jutó jövedelem és a tanulmányi teljesítmény az osztályban, a számítás az értéke, mint a szabály, használt a normális eloszlás törvény. Ezt az átlagos értéket nevezzük a várakozás , és a grafikon megfelel a maximális (általában a továbbiakban M). A megfelelő eloszlási görbéje szimmetrikus a maximális, de a valóságban ez nem mindig, és ez megengedett.

Leírni a rendes törvény a véletlen változó eloszlását is kell tudni, hogy a szórást (σ jelöli - szigma). Ez határozza meg a görbe alakja a grafikonon. A nagyobb σ, akkor a görbe laposabb. Másrészt, a kisebb σ, annál pontosabb a meghatározott átlagos érték a mintában. Ezért a nagy effektív eltérések kell mondani, hogy az átlagos érték egy bizonyos tartományon belül a számok, és nem felel meg a számot.

Csakúgy, mint más törvények statisztikák, rendes törvény a valószínűségi eloszlás jobban viselkedik, mint minél nagyobb a minta, azaz a az objektumok száma, amelyek részt vesznek a méréseket. Azonban itt is látható egy másik hatása: a nagy minta kicsi lesz a valószínűsége a meghatározott érték, beleértve az átlagot. Csak azok az értékek vannak csoportosítva, közel a közepén. Ezért helyes azt mondani, hogy a véletlen változó, hogy közel egy meghatározott érték bizonyos valószínűséggel.

Határozza meg, mennyire valószínű, és segít a szórást. A „három szigma” intervallum, azaz a M +/- 3 * σ, helyezünk 97,3% az összes mennyiség a mintában, és a „öt-szigma” tartományban - mintegy 99%. Ezek az intervallumok általánosan használják, hogy meghatározzák, ha ez szükséges, a maximális és minimális érték a mintában. Annak a valószínűsége, hogy az érték az intervallum ötből szigma elhanyagolható. A gyakorlatban általában használt három szigma intervallumban.

Normális eloszlás lehet többdimenziós. Azt feltételezik, hogy egy objektum több független paraméterek kifejezve azonos mértékegységet. Például, az eltérés a golyó a cél központ függőlegesen és vízszintesen égetés során ismertetjük egy kétdimenziós normális eloszlás. A grafikon ezen eloszlás ideális esetben, mint egy alak forgási sík görbe (Gauss), ahogy fent tárgyaltuk.