標準正態分佈與t分布有何異同,t分布與正態分佈的有什麼不同?

2021-03-10 19:31:45 字數 4438 閱讀 7149

1樓:蹦迪小王子啊

一、意義不同

t分布是依自由度而變的一組曲線。

二、形態不同:

t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高。

三、作用不同:

與正態分佈相比,t分布曲線中間低而尖峭,兩頭高而平緩。t分布的最大特點是它實質上是一族分布,每乙個t分布的形態受乙個稱為自由度的指標所制約。

對應乙個自由度就有乙個t分布,隨著自由度的增大,t分布曲線的中間就越來越高,兩頭卻越來越低,整條曲線越來越趨近於正態分佈,當自由度接近無窮大時,t分布就變成了正態分佈。

擴充套件資料

正態分佈具有兩個引數μ和σ^2的連續型隨機變數的分布,第一引數μ是服從正態分佈的隨機變數的均值,第二個引數σ^2是此隨機變數的方差,所以正態分佈記作n(μ,σ2)。

μ是正態分佈的位置引數,描述正態分佈的集中趨勢位置。概率規律為取與μ鄰近的值的概率大,而取離μ越遠的值的概率越小。正態分佈以x=μ為對稱軸,左右完全對稱。

正態分佈的期望、均數、中位數、眾數相同,均等於μ。

σ描述正態分佈資料資料分佈的離散程度,σ越大,資料分佈越分散,σ越小,資料分佈越集中。也稱為是正態分佈的形狀引數,σ越大,曲線越扁平,反之,σ越小,曲線越瘦高。

2樓:墨汁諾

一、意義不同

正態分佈是與自由度無關的一條曲線

t分布是依自由度而變的一組曲線。

二、形回態不同:

答t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高。

三、作用不同:

與正態分佈相比,t分布曲線中間低而尖峭,兩頭高而平緩。t分布的最大特點是它實質上是一族分布,每乙個t分布的形態受乙個稱為自由度的指標所制約。

對應乙個自由度就有乙個t分布,隨著自由度的增大,t分布曲線的中間就越來越高,兩頭卻越來越低,整條曲線越來越趨近於正態分佈,當自由度接近無窮大時,t分布就變成了正態分佈。

3樓:符玉蓉亥月

聯絡:隨看自由度增大

bait分布趨近於標準

du正態zhi分布;當n>30時二者相差很小dao;當n→∞時二者重合專

區別:①正態分佈是與自由度無屬

關的一條曲線

t分布是依自由度而變的一組曲線。

②t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高。

4樓:貢永芬夫君

t分布與

bai正態分佈一樣du,是乙個單峰對稱zhi呈鐘形的分布,其對稱軸dao通過分布的平均,數回t分布曲線在正負兩答個方向上也以橫軸為它的漸近線。

與正態分佈相比,t分布曲線中間低而尖峭,兩頭高而平緩。t分布的最大特點是它實質上是一族分布,每乙個t分布的形態受乙個稱為自由度的指標所制約。對應乙個自由度就有乙個t分布,隨著自由度的增大,t分布曲線的中間就越來越高,兩頭卻越來越低,整條曲線越來越趨近於正態分佈,當自由度接近無窮大時,t分布就變成了正態分佈。

t分布與正態分佈的有什麼不同?

5樓:靠譜的星爺

1、正態分佈是與自由度無關的一條曲線; t分布是依自由度而變的一組曲線。

2、t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高。

【拓展】

t分布曲線形態與n(確切地說與自由度v)大小有關。與標準正態分佈曲線相比,自由度v越小,t分

布曲線愈平坦,曲線中間愈低,曲線雙側尾部翹得愈高;自由度v愈大,t分布曲線愈接近正態分佈

曲線,當自由度v=∞時,t分布曲線為標準正態分佈曲線。

正態分佈(normal distribution)又名高斯分布(gaussian distribution),是乙個在數學、物理

及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一

個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布,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決定了分布的幅度。因其曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。

t分布與正態分佈的有什麼不同

6樓:亓華燦敏獻

首先提一下正態分佈和卡方分布的關係,如果乙個隨機變數是若干服從標準正態分佈的變數的平方和構成,該變數服從卡方分布。如果乙個隨機變數是由乙個服從正態分佈的隨機變數除以乙個服從卡方分布的變數組成的,則該變數服從t分布,t分布是正態分佈的小樣本形態,(也就是如果某變數服從正態分佈,當樣本容量小於30或小於50時,該變數呈t分布)f分布是由兩個服從卡方分布的隨機變數之比構成的,t分布的平方,就是分子自由度為1的f分布

7樓:帥帥帥的陳

t分布在n比較少的時候是屬於較扁平的狀態,當n越來越大的時候,t分布將會越接近正態分佈。

8樓:匿名使用者

1、正態分佈是與自由度無關的一條曲線; t分布是依自由度而變的一組曲線。

2、t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高。

t分布曲線形態與n(確切地說與自由度v)大小有關。與標準正態分佈曲線相比,自由度v越小,t分布曲線愈平坦,曲線中間愈低,曲線雙側尾部翹得愈高;自由度v愈大,t分布曲線愈接近正態分佈曲線,當自由度v=∞時,t分布曲線為標準正態分佈曲線。

正態分佈(normal distribution)又名高斯分布(gaussian distribution),是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布,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決定了分布的幅度。

因其曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。

9樓:懂點潤滑油

t分布是正態分佈的近似。

t分布的變數都符合正態分佈,但我們不知道真值μ,不知道偏差σ,此時用t分布

當我們知道真值μ和偏差σ,或知其一時,就用正態分佈公式。

標準正態分佈和t分布有何聯絡和區別

10樓:凹凸曼會跳舞

聯絡:隨看自由度增大t分布趨近於標準正態分佈;當n>30時二者相差很小;當n→∞時二者重合內

區別:①正態容分布是與自由度無關的一條曲線t分布是依自由度而變的一組曲線.

② t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高.

標準正態分佈和t分布有何聯絡和區別?

11樓:伯樂學者

聯絡:隨看自由度增大t分布趨近於標準正態分佈;當n>30時二者相差很小內;當n→∞時二者重合

區別:①正態分容布是與自由度無關的一條曲線t分布是依自由度而變的一組曲線。

② t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高。

t分布與正態分佈有什麼不同?請通俗說明。謝謝。

12樓:清溪看世界

一、bai曲線情況不同

1、t分布:du t分布是依zhi自由度而變的一組曲線。

2、正dao態分專布:正態分佈是與自由度無關屬的一條曲線。

二、曲線特點不同

1、t分布:與標準正態分佈曲線相比,自由度df越小,t分布曲線愈平坦,曲線中間愈低,曲線雙側尾部翹得愈高;自由度df愈大,t分布曲線愈接近正態分佈曲線,當自由度df=∞時,t分布曲線為標準正態分佈曲線。

2、正態分佈: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決定了分布的幅度。

三、特點不同

1、t分布:t分布情況出現時(如在幾乎所有實際的統計工作)的總體標準偏差是未知的,並要從資料估算。

2、正態分佈: 正態分佈有兩個引數,μ和σ,決定了正態分佈的位置和形態。

13樓:史嘟嘟

1:正態分佈是與自由度無關的一條曲線; t分布是依自由度而變的一組曲線。

2:t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高

標準正態分佈與t分布有何異同

14樓:勝寒

聯絡:隨看自由度增大t分布趨近於標準正態分佈;當n>30時二者相差很小;當n→∞時二者重合

專區別:

①正態分佈是與自由屬度無關的一條曲線

t分布是依自由度而變的一組曲線.

② t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高.

t分布和正態分佈的區別是什麼

15樓:治敬雜旁

首先提一下

bai正態分佈和卡du方分布的關係,如果乙個zhi隨機變dao量是若干服從標準正

專態分布的變數的平方屬和構成,該變數服從卡方分布。如果乙個隨機變數是由乙個服從正態分佈的隨機變數除以乙個服從卡方分布的變數組成的,則該變數服從t分布,t分布是正態分佈的小樣本形態,(也就是如果某變數服從正態分佈,當樣本容量小於30或小於50時,該變數呈t分布)f分布是由兩個服從卡方分布的隨機變數之比構成的,t分布的平方,就是分子自由度為1的f分布

t分布與正態分佈的有什麼不同

有三點 1.2.3.t分布與正態分佈的有什麼不同 首先提一下正態分佈和卡方分布的關係,如果乙個隨機變數是若干服從標準正態分佈的變數的平方和構成,該變數服從卡方分布。如果乙個隨機變數是由乙個服從正態分佈的隨機變數除以乙個服從卡方分布的變數組成的,則該變數服從t分布,t分布是正態分佈的小樣本形態,也就是...

標準正態分佈和t分布有何聯絡和區別

聯絡 隨看自由度增大t分布趨近於標準正態分佈 當n 30時二者相差很小 當n 時二者重合內 區別 1正態容分布是與自由度無關的一條曲線 t分布是依自由度而變的一組曲線.2 t分布較正態分佈頂部略低而尾部稍高.正態分佈和標準正態分佈的聯絡及區別?正態分佈是常態分布或常態分配,是連續隨機變數概率分布的一...

正態分佈和標準正態分佈的聯絡及區別

正態分佈是常態分布或常態分配,是連續隨機變數概率分布的一種,自然界 人類社會 心理和教育中大量現象均按正態形式分布,例如能力的高低,學生成績的好壞等都屬於正態分佈。正態分佈的特點是 1 正態分佈的形式是對稱的,對稱軸是經過平均數點的垂線。2 點最高,然後逐漸向兩側下降,曲線的形式是先向內彎,再向外彎...