数学问题中的标准正态分布

标准正态分布,也就是通常所说的钟形曲线,出现在很多地方。几个不同的数据源是正态分布的。由于这一事实,我们对标准正态分布的了解可以用于许多应用。但我们不需要为每个应用程序使用不同的正态分布。相反,我们使用平均值为0、标准偏差为1的正态分布。我们将研究这个分布的几个应用程序,它们都与一个特定的问题有关。...

标准正态分布,也就是通常所说的钟形曲线,出现在很多地方。几个不同的数据源是正态分布的。由于这一事实,我们对标准正态分布的了解可以用于许多应用。但我们不需要为每个应用程序使用不同的正态分布。相反,我们使用平均值为0、标准偏差为1的正态分布。我们将研究这个分布的几个应用程序,它们都与一个特定的问题有关。

The graph of a standard normal distribution showing the location of z on the bell curve

实例

假设我们被告知,世界某一特定地区成年男性的身高正态分布,平均值为70英寸,标准偏差为2英寸。

  1. 大约有多少成年男性身高超过73英寸?
  2. 成年男性中72到73英寸的比例是多少?
  3. 当20%的成年男性大于该高度时,对应的高度是多少?
  4. 20%的成年男性低于该高度的点对应的高度是多少?

解决

在继续之前,一定要停下来检查一下你的工作。以下是对这些问题的详细解释:

  1. 我们使用z分数公式将73转换为标准分数。这里我们计算(73-70)/2=1.5。所以问题变成了:z大于1.5的标准正态分布下的面积是多少?查阅我们的z分数表,我们发现0.933=93.3%的数据分布小于z=1.5。因此,100%-93.3%=6.7%的成年男性身高超过73英寸。
  2. 在这里,我们将我们的高度转换为标准的z分数。我们已经看到73的z分数为1.5。72的z分数为(72-70)/2=1。因此,我们正在寻找1的正态分布下的面积<z<1.5. 对正态分布表的快速检查表明,该比例为0.933–0.841=0.092=9.2%
  3. 这里的问题与我们已经考虑过的相反。现在,我们在表中查找对应于0.200以上区域的z分数z*。为了在我们的表中使用,我们注意到下面是0.800。当我们看表时,我们看到z*=0.84。我们现在必须将这个z分数转换为高度。由于0.84=(x–70)/2,这意味着x=71.68英寸。
  4. 我们可以利用正态分布的对称性,省去查找z*值的麻烦。而不是z*=0.84,我们有-0.84=(x–70)/2。因此x=68.32英寸。

上图中z左侧的阴影区域显示了这些问题。这些方程表示概率,在统计学和概率论中有许多应用。

  • 发表于 2021-09-26 03:55
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  • 分类:数学

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