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姓名:

#####

指导老师:

######

2014年12月13日

作者:

####指导老师:

#####

机电工程学院机械设计制造及其自动化学号:

123456789电话:

12345678邮箱:

#######@

摘要:

正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。

其密度函数为:

,由μ、σ决定其性质。

生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。

关键词:

正态分布,历史,性别比,成绩

1正态分布的发展历史

正态分布是最重要的一种概率分布。

正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究,故正态分布又叫高斯分布。

高斯是一个伟大的数学家,重要的贡献不胜枚举。

但现今德国10马克的印有高斯头像的钞票,其上还印有正态分布的密度曲线。

这无不说明在高斯的一切科学贡献中,其对人类文明影响最大者,就是这一项。

在高斯刚作出这个发现之初,也许人们还只能从其理论的简化上来评价其优越性,其全部影响还不能充分看出来。

这要到20世纪正态小样本理论充分发展起来以后。

拉普拉斯很快得知高斯的工作,并马上将其与他发现的中心极限定理联系起来,为此,他在即将发表的一篇文章(发表于1810年)上加上了一点补充,指出如若误差可看成许多量的叠加,根据他的中心极限定理,误差理应有高斯分布。

这是历史上第一次提到所谓“元误差学说”——误差是由大量的、由种种原因产生的元误差叠加而成。

后来到1837年,海根(G.Hagen)在一篇论文中正式提出了这个学说。

2正态分布简介

2.1定义

若随机变量

服从一个位置参数为

、尺度参数为

的概率分布,且其概率密度函数为

则这个随机变量就称为正态随机变量,正态随机变量服从分布就称为正态分布,记为

,读作

服从

,或

服从正态分布。

时,正态分布就成为标准正态分布

正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。

下面为不同μ和σ下的正态分布曲线:

图1μ=0,σ=1的正态分布曲线

图2μ=3,σ=1的正态分布曲线

图3μ=3,σ=0.5的正态分布曲线

2.2基本性质

服从正态分布的变量的频数分布由μ、σ完全决定。

集中性:

正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。

对称性:

正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。

均匀变动性:

正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。

正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N(μ,σ2),均数μ决定正态曲线的中心位置;

标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。

σ越小,曲线越陡峭;

σ越大,曲线越扁平。

u变换:

为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。

μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。

正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。

正态分布的均数、中位数、众数相同,均等于μ。

σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散,σ越小,数据分布越集中。

也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲线越瘦高。

3正态分布的应用举例

出生人口性别比,通常是为了便于观察与比较所定义的每出生百名女婴相对的出生男婴数。

世纪

年代中期,联合国在其出版的《用于总体估计的基本数据质量鉴定方法》(手册Ⅱ)(MethodsofAppraisalofQualityofBasicDataforPopulationEstimate,ManualⅡ)认为:

出生性别比偏向于男性。

一般来说,每出生

名女婴,其男婴出生数置于

之间。

此分析明确认定了出生性别比的通常值域为

从此出生性别比值下限不低于

、上限不超过

的值域一直被国际社会公认为通常理论值,其他值域则被视为异常。

近年来,越来越多的话题围绕着我国的人口性别比例而展开。

下图(表1)所示的是我国2005年到2010年的出生人口性别比例的变化情况。

由图可以看出,在2005年到2010年之间,我国的人口性别比一直都保持在118到121之间,超出了国际社会公认为通常理论值102-107很多。

4正态分布在成绩分析中的应用

下面以《复变函数与积分变换》40名同学的考试成绩为例,通过频数分布图来考察其成绩的分布,学生的考试成绩在正常情况下应服从正态分布,也就是说,把考试成绩作为横坐标,得该分的人数为纵坐标,在适当分组后,画成频数图,大致上是满足“中间高,两边低,左右对称”这一特点。

图4成绩频数分布图

从上图看出成绩的分布并不是完好的符合正态分布规律,特别是在两端会出现一定的变化。

当然这也给老师教学作为了一个反馈,教师可以根据考试成绩的分布,对教学做出一些调整工作。

由此也可以看出正态分布的应用,其条件是组成的因子相互独立,且机率相等。

在实际分析时,影响随机变量分布的那些随机因素对总和的影响较小,而且是独立的,当总和的个数足够大时,其分布规则才符合正态模型。

由于考试是一种规范性行为,要求受试者尽量达到考试规定的及格水平。

换言之,这种规范性质,强制受试者的心理活动要适应一定的要求。

在行为科学领域中,考试可以归类为适情行为或制度行为。

而且,受试者不是来自随机取样的群体,其考试成绩也不具备随机性。

试题质量也可以直接影响考试成绩及其分布。

所以,考试成绩分布不一定完全服从正态分布规律。

5结语

正态分布在生活中应用广泛。

在生活中把正态分布的知识用好了,很多事情都会得到相应的解决,对指导下一步工作有着很大的意义。

几乎所有的自然学科和相当大的一部分社会学科以及国民经济的众多部门都不同程度的涉及到了概率理论和统计方法。

所以作为概率理论分支中的正态分布影响非常广泛。

研究正态分布对科学的发展、人类社会的进步具有重要的作用。

6参考文献

[1]苏岩.正态分布与统计应用[J].保定师范专科学校学报,2003,04:

5-8.

[2]陈腊玲,宋全兵.例谈正态分布在实际生活中的应用[J].数学教学通讯,2007,02:

52-53.

[3]罗春玲.正态分布的性质及应用[J].才智,2010,17:

64-66.

[4]何家忠.正态分布及其应用[J].咸宁师专学报,1983,S1:

14-19.

[5]马莹莹.用Excel画直方图和正态分布图[J].科技信息,2011,21:

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[6]李江华,王祺,于洋.浅谈概率在生活中的应用[J].今日科苑,2008,22:

295.

[7]陈兰兰,魏蕾.例谈概率在生活中的应用[J].数学学习与研究,2012,19:

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[8]王钦池.出生人口性别比周期性波动研究——兼论中国出生人口性别比的变化趋势[J].人口学刊,2012,03:

3-11.

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