什么是统计直方图加上正态分布?什么是正态分布曲线

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直方图和正态分布图
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数理统计(6)
q-q图的概念说明:
标准正太分布绘制代码:
x&-seq(-4,4,0.01)
plot(x,dnorm(x),type='l')
样本分布:
上图中的曲线就是对样本直方图平滑后得到的,设这条曲线的函数式为:y=f(x)
如果样本是按正态分布的,那么f(x)即是一个正太分布的概率密度函数。根据正太分布的特性,我们又可以推导出:
y = f( (x-m)/std ) 就是标准正太分布的概率密度函数。其中m为样本均值,std为样本标准差。
q-q图中分位数的概念,其实就是找出样本中每一个值对应标准正太分布的x值
设标准正太分布的概率密度函数为 y= f(n),既然这些值一一对应,则有:
(x-m)/std=n
即:x=n*std+m&
这是一条斜率为样本标准差,截距为m的直线,就是在q-q图中代表着正态分布的直线。
在R语言中, q-q图还有95%置信区间, 哪位要是知道这两根虚线是怎么得到的,请不吝赐教,谢谢。
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(window.slotbydup = window.slotbydup || []).push({
id: '4740881',
container: s,
size: '200,200',
display: 'inlay-fix'正态分布及其性质(正态分布,平均数,标准差,正态曲线) - 生物信息 - 生物秀
标题: 正态分布及其性质(正态分布,平均数,标准差,正态曲线)
摘要: [正态分布及其性质(正态分布,平均数,标准差,正态曲线)] 佚名
? ? 一群变量值可能用平均数描述集中的位置,用变异指标描述离散情况,而频数表则把变量值的分布描绘得更具体。为了直观还可把频数表画成直方图。如第四章中曾将7岁男童坐高的频数分布绘成图4 1。从图中可看出数据集中均数周围,左右基本对称,离均数愈近数据愈多,离均数愈远数 [关键词:正态分布 平均数 标准差 正态曲线 类型 频数表 直方图 左右对称]……
一群变量值可能用平均数描述集中的位置,用变异指标描述离散情况,而频数表则把变量值的分布描绘得更具体。为了直观还可把频数表画成直方图。如第四章中曾将7岁男童坐高的频数分布绘成图4.1。从图中可看出数据集中均数周围,左右基本对称,离均数愈近数据愈多,离均数愈远数据愈少的特点。医学科研中如健康人的红细胞数、血红蛋白量、总胆固醇,同年龄同性别儿童的身高、体重等,虽然数据各异,但画出的直方图图形是类似的。可以设想,这种类型的资料,如果调查例数无限增多,所用组距又无限的小,那么直方顶端就连成了一条光滑的曲线。这条曲线,典型地反映了这类资料的分布情况,数学上称为正态曲线,其方程为
式中n为总频数,X为变量值,μ为均数,σ为标准差,Y为纵高,e=2.71828……,π=3.14158……。在一个总体中n、μ、σ、e、π都是常数,只有X在变,所以Y=f(x)。
式(5.1)亦可写成:
由上式可看出曲线的性质:
1.曲线左右对称。X-μ无论是正或负,只要绝对值就相等,Y值就相等。所以只要X与μ的距离相等,Y就相等。Y值以X=μ为对称轴。
2.中位数、均数、众数重合。正态曲线在横轴上方。当X=μ时,e
=1,Y为极大,所以均数与众数密合。由于曲线左右对称,所以均数亦即中位数。e的指数愈大,Y愈小,但不会得负值,所以Y>0,曲线在横轴上方。
3.随着(X-μ/σ)的绝对值的增加,曲线由平均数所在点向左右两方迅速下降。
4.离平均数左右1σ处为曲线拐点。在μ±σ以内曲线向下弯曲,以外则向上弯曲。
这种类型的资料,数据值虽各不相同,但都有其均数与标准差,如果横轴上各以其均数为原点,标准差为单位,并令x=X-μ,那么(X-μ)/σ可写成x/σ,称为正态离差u,
再令总频数为1。这时曲线以μ为原点,以σ为单位,称为标准正态曲线,其公式为
以μ为均数,σ
为方差的正态分布可记为N(μ,σ
),因此标准正态分布可记为N(0,1)。
图5.2 标准正态曲线
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