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正态分布进入统计学的历史演化 评分:

正态分布进入统计学的历史演化 正态分布进入统计学的历史演化
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正态分布的起源和由来

正态分布有极其广泛的实际背景,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。例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量,等等。一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布(见中心极限定理)。从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来近似;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等。

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All Of Statistics 统计学完全教程 中英文版(中文版带书签)

中文版目录 第1章 概率 第2章 随机变量 第3章 数学期望 第4章 不等式 第5章 随机变量的收敛 第6章 模型、统计推断与学习 第7章 CDF和统计泛函的估计 第8章 Bootstrap方法 第9章 参数推断 第10章 假设检验和p值 第11章 贝叶斯推断 第12章 统计决策理论 第13章 线性回归和Logistic回归 第14章 多变量模型 第15章 独立性推断 第16章 因果推断 第17章 有向图与条件独立性 第18章 无向图 第19章 对数线性模型 第20章 非参数曲线估计 第21章 正交函数光滑法 第22章 分类 第23章 重温概率:随机过程 第24章 模拟方法 英文版目录 Ch

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