正态分布

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问题讨论 所有的分布都不能很好的拟合数据

ZKL47 回复了问题 • 3 人关注 • 3098 次浏览 • 2017-07-04 09:00 • 来自相关话题

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问题讨论 关于正态分布标准差σ无偏估计的疑惑

Liuyu05 回复了问题 • 0 人关注 • 18034 次浏览 • 2011-11-22 08:59 • 来自相关话题

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问题讨论 如何计算两个正态分布概率密度曲线的交点

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问题讨论 求大神们帮我看看 这个表格

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问题讨论 Minitab中能力直方图用来展示数据是否是正态分布吗

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问题讨论 非正态分布的数据用Minitab如何计算工序能力Cpk?

fuzhanyuan 回复了问题 • 10 人关注 • 14409 次浏览 • 2016-11-26 11:04 • 来自相关话题

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问题讨论 做PPK时要是收集的数据分布不正态 如何选择分布

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问题讨论 两组数据是非正态分布的,比较他们的方差有什么意义呢?

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问题讨论 正态检验中P值的正确理解

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问题讨论 正态检验之疑问

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问题讨论 求 : 使用 SPC估算 产品公差余量

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问题讨论 用Anderson-Darling做正态分布检验的问题。

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问题讨论 请教大家如何确定一组测量数据是不是正态分布

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问题讨论 [求助]如何判定一组数据是否服从正态分布

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酒醉斯人 回复了问题 • 2 人关注 • 7681 次浏览 • 2016-03-29 22:52 • 来自相关话题

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问题讨论 是不是只要有点像“钟形曲线”就是“正态分布”呢

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问题讨论 判稳 判异 正态分布 受控四者的关系

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问题讨论 关于 正态分布的问题

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问题讨论 不服从正态分布的数据,一定要进行转换么?

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问题讨论 计数型数据如何进行正态性验证

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问题讨论 是用正态分布还是威布尔分布?

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问题讨论 minitab 如何使用P值中正态分布的判断

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问题讨论 一个正态分布分析图片,怎么P小于0.005?

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问题讨论 如何判断一组数据是否是正态分布?

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问题讨论 正太分布sigma计算公式

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问题讨论 计算cpk时,数据通过johnson转换为正态分布,但是规格上下限却无法转换

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问题讨论 样本数据不服从正态分布,还有做SPC的必要吗?如何做呢?

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问题讨论 过程受控与正态分布的对应关系

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问题讨论 置信区间与正态分布的关系解读

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问题讨论 关于Minitab制作X bar-R chart,Cpk与数据是否呈正态分布的几个实用问题?!

cliff 回复了问题 • 14 人关注 • 10290 次浏览 • 2008-10-27 22:20 • 来自相关话题

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问题讨论 请教:方差分析前,是否必须作方差齐性检验和正态分布检验?

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问题讨论 求大神指教一下,关于标准正态分布的算法

endnow 回复了问题 • 2 人关注 • 656 次浏览 • 2022-05-04 16:57 • 来自相关话题

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问题讨论 实例--理解正态分布。

ZKL47 回复了问题 • 26 人关注 • 15449 次浏览 • 2022-04-04 10:18 • 来自相关话题

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问题讨论 求大神指教一下,此题何解?

Chris19791111 回复了问题 • 2 人关注 • 778 次浏览 • 2021-10-30 16:03 • 来自相关话题

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问题讨论 查阅了很多资料不解其意,关于正态分布乘积的问题

Jason_Wang 回复了问题 • 2 人关注 • 938 次浏览 • 2021-10-29 12:37 • 来自相关话题

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问题讨论 求大神指教一下,关于下图百思不得其解

王振波WH 回复了问题 • 2 人关注 • 882 次浏览 • 2021-10-28 08:38 • 来自相关话题

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问题讨论 MiniTab怎么将非正态分布的数据转换成正态分布?

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问题讨论 请教minitab质量工具中非正态分布中的拟合分布用途

野性的呼唤tx 回复了问题 • 8 人关注 • 7148 次浏览 • 2021-05-18 11:27 • 来自相关话题

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问题讨论 怎么样用minitab生成公差范围内正态分布的数据

YY一样 回复了问题 • 12 人关注 • 18019 次浏览 • 2021-03-24 12:52 • 来自相关话题

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质量/管理/工作 样本量大于30就可以认为是正态分布吗?你可能对中心极限定理有误区!

小何也疯狂 发表了文章 • 6141 次浏览 • 2022-06-25 12:23 • 来自相关话题

我经常会被问到这么一个问题:样本量多大就不用进行正态性检验了。殊不知,这问题的本身就是错误的,并不是样本大,就一定要服从正态分布。我们可以轻易举出一个反例来说明...
正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),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。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为:则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。
无数权数不显著的随机变量的集合是正态分布的背景,所以正态分布在自然和社会现象有广泛性出现。还需提醒的统计学很多定理都以总体是正态分布假设为前提的。