正态分布的定义和标准正态分布

文/杨蛮多

一、正态分布的定义和标准正态分布

1、正态分布

一般地,如果对于任何实数$a$,$b$($a<b$),随机变量$X$满足$P(a<X\leqslant b)$$\approx \int_{a}^{b} φ_{μ,σ}(x)\, {\rm d}x$,则称随机变量$X$服从正态分布。

正态分布完全由参数$μ$和$σ$确定,因此正态分布常记作$N$($μ,σ^2$)。如果随机变量$X$服从正态分布,则记为$X\thicksim N(μ,σ^2)$。

若$X\thicksim N(μ,σ^2)$,则$X$的均值与方差分别为:$E(X)=μ,D(X)=σ^2$。

2、标准正态分布

如果随机变量$X$的概率函数为$φ(X)=\frac{1}{\sqrt{2π}}{\rm e}^{-\frac{x^2}{2}}$,$x∈(-∞,+∞)$,那么称$X$服从标准正态分布,即$X$~$N$(0,1)。

3、$3σ$原则

若$X$~$N$($μ$,$σ^2$),则对于任何实数$a$>0,$P(μ-a<X≤μ+a)=\int_{μ-a}^{μ+a} φ_{μ,σ}(x)\, {\rm d}x$。

正态总体几乎总取值于区间$(μ-3σ,μ+3σ)$之内。而在此区间以外取值的概率只有0.002 7,通常认为这种情况在一次试验中几乎不可能发生。

在实际应用中,通常认为服从于正态分布$N$($μ,σ$)的随机变量$X$只取$(μ-3σ,μ+3σ)$之间的值,并简称为$3σ$原则。

4、正态曲线

如果函数为$φ_{μ,σ}(x)$=$\frac{1}{\sqrt{2π}σ}$${\rm e}^{-\frac{(x-μ)^2}{2σ^2}}$,$x∈(-∞,+∞)$,其中实数$μ$和$σ(σ>0)$为参数。我们称$φ_{μ,σ}(x)$的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线。

5、正态曲线的特点

(1)曲线位于$x$轴上方,与$x$轴不相交;

(2)曲线是单峰的,它关于直线$x$=$μ$对称;

(3)曲线在$x$=$μ$处达到峰值$\frac{1}{σ\sqrt{2π}}$;

(4)曲线与$x$轴之间的面积为1。

(5)当$σ$一定时,曲线的位置由$μ$确定,曲线随着$μ$的变化而沿$x$轴平移;

(6)当$μ$一定时,曲线的形状由$σ$确定,$σ$越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;$σ$越大,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散。

二、正态分布的相关例题

在某项测量中,测量结果$ξ$服从正态分布$N(1,σ^2)(σ>0)$,若$ξ$在(0,2)内取值的概率为0. 8,则$ξ$在(0,1)内取值的概率为____

A.0.1 B.0.2 C.0.4 D.0.8

答案:C

解析:∵$ξ$服从正态分布$N(1,σ^2 )(σ>0)$,

∴$μ$=1,又∵$P(0<ξ<2)$=0.8,∴$P(0<ξ<1)$=

$\frac{1}{2}P(0<ξ<2)$=0.4,故选C。

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