什么是正态分布

什么是正态分布

了解正态分布很重要，这将是所有我们做均值估计的基础。

对于正态分布，我们只需要知道三件事，1）它长什么样的就是下图，2）他的两个参数，平均数和标准差，3）对于这个图的解释是什么，也就是平均数周围的得分在总体上占到大多数（平均数上下1.96个标准差的得分占到95%的总体）

首先，假如我们拿一个省的人口进行身高测量，那么我们可以将所有人的平均数和标准差求出，假如平均数为1.70，标准差为0.05。我们发现在平均数附近的人特别多，比如说在1.70-1.96*0.05到1.70+1.96*0.05的人占到了总人数的95%，这个时候我们大概能够判断出这个省的身高服从正态分布。

当然这只是举例方便大家好理解，那要得出身高为正态分布的这个结论，必须将数据与正态分布的概率密度函数进行拟合。这里对于一般采用spss进行数据分析的人来说，大可不必去纠缠于这些算法。我们只需要知道正态分布有什么特点，如何利用正态分布的特点进行参数的估计。

实际上大多数的牵涉到很大样本的数据都被证明是正态分布的，比如体重，学习成绩等。拿学习成绩来说，中等得分的学生占大多数，非常拔尖的以及非常差的占很少的一部分，这就是正态分布的特点。