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标准正态分布图在线播放_标准正态分布图怎么画(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

标准正态分布图

轻松掌握！计算曲线下面积𐟓ˆ 参考值范围曲线下面积的计算，结合标准正态分布曲线图更容易理解。以下是四个常见的面积范围及其对应的计算公式：（-1，1）范围内曲线下面积为68.27％，两端面积【即（-∞，1）和（1，+∞）】分别为15.865%。（-1.645,1.645）范围内曲线下面积为90%，两端面积【即（-∞，-1.645）和（1.645，+∞）】分别为5%。 (-1.96 ，1.96 )范围内曲线下面积为95％，两端面积【即（-∞，-1.96）和（1.96，+∞）】分别为2.5%。 (-2.58 ，2.58 )范围内曲线下面积为99％，两端面积【即（-∞，-2.58）和（2.58，+∞）】分别为0.5%。万能公式简便算法口诀：符号相同间的面积，两端面积相减。符号不相同间的面积，1-两端面积之和。或者用前面对应范围内的面积【如（-1，1），（-1.645,1.645）】之和除以2。验证后结果：（1，1.96），它的面积是（1，∞）-（1.96，∞）的曲线下面积。即 15.865%-2.5%=13.365%（如图，红色条纹）。（1，1.645），它的面积组成是（1，∞）-（1.645，∞）的曲线下面积。即15.865%-5%=10.865%。（1，2.58），它的面积是（1，∞）-（2.58，∞）的曲线下面积之和。即15.865%-0.5%=15.365%。（1.645，1.96），它的面积组成是用（1.645，∞）的曲线下面积减去（1.96，∞）的曲线下面积,即5%-2.5%=2.5%。（1.645，2.58），它的面积组成是用（1.645，∞）的曲线下面积减去（2.58，∞）的曲线下面积,即5%-0.5%=4.5%。（1.96，2.58），它的面积组成是用（1.96，∞）的曲线下面积减去（2.58，∞）的曲线下面积,即2.5%-0.5%=2%。求（-1，1.96）围成的面积： a. (-1，1.96)，它的面积组成是1-[（-∞，1）+（1.96，∞）]=1-(15.865%+2.5%)=81.635%。（如图，蓝色条纹）。 b. 或者（-1，1）和（- 1.96 , 1.96 ）的面积之和除以2，即（ 68.27％⠫95%）/2= 81.635%。（如图，蓝色条纹）。

Stata回归分析，一文读懂！大家好！今天我们来深入探讨Stata软件中的Probit回归分析结果。Probit模型和Logit模型都是概率模型，虽然预测准确度相似，但它们所适用的累积分布函数不同，前者为标准正态分布，后者为逻辑分布。 𐟓ˆ 图1展示了Probit回归的结果，系数的解读可以参考之前的Logit模型笔记。 𐟓Š 图2计算了平均边际效应，即自变量变化一单位时，因变量发生概率的变化比例。 𐟔 图3是新增的内容，用于比较Logit和Probit模型的预测准确度，结合图6可以看出两个模型的预测准确度是相同的。 𐟒𛠥›𞷦˜列즬ᦼ”示所涉及的代码。

分布函数图：从t到F 在统计学中，分布函数图是理解和分析数据的重要工具。除了标准分数和正态分布，我们还会接触到几种常见的分布，如t分布、卡方分布和F分布。通过对比这些分布的特点，我们可以更深入地理解它们在实际应用中的作用。 𐟔 t分布的特点：平均值为0。分布关于平均值对称，左侧为负值，右侧为正值。变量取值在(-∞, +∞)之间。当样本容量趋于无穷大时，分布接近正态分布，方差为1；当样本容量小于30时，t分布与正态分布相差较大，离散程度（方差）越大，分布图的中间变低但尾部变高。 𐟓Š 卡方分布的特点：平均值为0。分布关于平均值对称，左侧为负值，右侧为正值。变量取值在(0, +∞)之间。卡方分布常用于假设检验和置信区间计算。 𐟓ˆ F分布的特点：平均值为0。分布关于平均值对称，左侧为负值，右侧为正值。变量取值在(0, +∞)之间。 F分布用于方差分析和回归分析等统计方法中。通过这些分布函数图，我们可以更直观地理解不同统计方法背后的数学原理，从而在实际应用中做出更准确的推断和预测。

颜值打分指南：科学评估你的颜值水平 𐟓Š 你有没有想过，颜值到底该怎么打分？其实，给颜值打分并不是一件简单的事儿，但也不是完全没有规律可循。今天，我就来给大家分享一套科学的颜值打分方法，采用0到10分的十分制评分系统。0分是最低分，5分是平均水平，10分则是最高分。正态分布与颜值的关系 𐟓ˆ 在统计学中，正态分布是一种非常重要的概率分布。生活中很多指标都近似服从正态分布。我们采用标准正态分布来决定十分制的具体特征。标准正态分布和十分制有不同的挂钩方式，这里选定10分的占比为0.2%。颜值8分在人群中的占比 𐟑劊通过计算，我们可以得出十分制中不同分值的占比（图1）： 10: 0.20% 9: 1.06% 8: 4.23% 这样，我们就能知道颜值8分的人在人群中占比为4.23%。如果你想了解颜值8分相当于人群前百分之多少，可以进一步计算不同分值的范围（图2）： 10: 0~0.20% 9: 0.20%~1.26% 8: 1.26%~5.49% 这样，我们就能知道颜值8分相当于人群前5.49%的水平了。千里挑一、百里挑一的分数 𐟏… 如果你想知道千里挑一、百里挑一是几分的颜值，可以计算不同分值是多少人中最高或最低的（图3）： 10: 500里挑一 9: 79里挑一 8: 18里挑一 …… 这样，我们就能知道千里挑一是10分水平、百里挑一是9分水平了。十分制在现实中的对应 𐟏늊那么，十分制在现实中的对应是什么样的呢？以高中班级为例吧。根据中华人民共和国教育部《2019年全国教育事业发展情况》，普通高中平均班额为50人；国家统计局《新中国75年经济社会发展成就系列报告》显示，2023年，普通高中在校生数为2804万人，普通高中1.5万所——经过计算能够得出平均每所学校1869人，平均每个年级623人；国家统计局2022年《中国妇女发展纲要（2021—2030年）》统计监测报告的数据表明，普通高中在校生中女生占普通高中在校生的49.9%。根据这些数据，一个典型的中国高中班级有50人，包括25个男生和25个女生。仅进行同性别之间的颜值比较；也就是说，只要是和班上其他24个女生相比最好看的女生就能被评为班花了，不需要和男生比较。根据这些数据计算十分制在中国高中里的对应（图4）： 10: 校花/校草 9: 级花/级草 8: 班花/班草 …… 这样，我们就能知道只要颜值有8分的水平，就能当上高中时的班花班草了。这就是今天关于颜值打分的全部内容啦！下一期我会继续讲解如何评定一个人的颜值分数，敬请期待哦！

大样本P<0.05，正态吗？在统计学中，正态性检验（如Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验）是判断样本数据是否符合正态分布的重要方法。当样本量较大时，检验的统计功效会增强，即使数据有微小的偏离正态分布也可能显著。那么，当样本量超过1000时，正态性检验结果显示P<0.05，是否意味着数据真的不满足正态分布呢？首先，我们来看看大样本量可能带来的影响。随着样本量的增加，检验的标准误差减小，使得检验统计量更容易达到显著性水平。这意味着即使是轻微的偏离也可能导致P值小于0.05。此外，根据中心极限定理，大样本量时（N=50），样本均值的分布趋近于正态分布，即使原始数据并不完全符合正态性。因此，即使样本数据存在偏离，样本均值的分布可能仍然近似正态。再来看看描述性统计。偏度（-0.003）和峰度（-1.212）接近于0，说明数据分布基本对称且相对平缓。偏度和峰度的标准误相对较小，说明偏离正态性的程度不大。此外，均值（M=4.06）和中位数（Mdn=4.00）接近，进一步支持数据的对称性，也表明数据无显著的偏态。 Q-Q图和拟合正态分布图也提供了类似的证据。正态Q-Q图和去趋势Q-Q图显示数据点基本接近于参考直线，这表明数据的大致分布符合正态性。若观察到数据点偏离直线的情况，多数在数据的极端部分，且偏离较小，说明总体分布趋势接近正态分布。拟合正态分布图也显示与标准正态分布曲线基本拟合，可认为服从正态分布。综合以上分析，可以认为数据的大致分布符合正态性。因此，在满足研究需要的情况下，可以认为该数据基本满足正态性假设。

𐟓Š 统计学知识体系概览 𐟓ˆ 𐟓š 统计学知识框架图 1️⃣ 概念与统计量 𐟓Š 统计量：如样本均值、样本方差等。次序统计量：如中位数、四分位数等。常用分布：卡方分布、t分布、F分布等。 2️⃣ 点估计与区间估计 𐟎‚𙤼𐨮᯼š利用样本数据估计总体参数。区间估计：给出总体参数的置信区间。评价估计量的标准：如无偏性、一致性等。 3️⃣ 假设检验与P值决策 𐟔 假设检验的基本问题：原假设与备择假设。 P值：用于判断假设是否成立。单侧检验与双侧检验：根据数据类型选择。 4️⃣ 正态分布与非正态分布 𐟓œ 正态分布：常见的连续型随机变量分布。非正态分布：如离散型随机变量分布。中心极限定理：解释正态分布的重要性。 5️⃣ 参数估计与假设检验 𐟧‚数估计：利用样本数据估计总体参数。假设检验：基于样本数据对总体参数进行检验。区间估计与假设检验的区别与联系。 6️⃣ 大样本与小样本分析 𐟓 大样本分析：样本量足够大时的方法。小样本分析：样本量较小时的处理方法。自由度与误差范围：影响参数估计的精确度。

大学生智商测试：你能不能答对？大家好，今天给大家带来一个有趣的智商测试，看看你是不是真的聪明绝顶！直接看最后一张图，免费测试哦！桌子高度大揭秘 𐟓 首先，仔细观察下图，问桌子的高度是多少？答案是110cm还是150cm？别急着回答，先想想再告诉自己。你的智商在哪个水平？ 𐟧 接下来，我们来看看你的智商到底在哪个水平。根据瑞文标准智力测验，你可以在国际标准智力正态分布表上找到自己的位置。一般来说，125~140是聪明人的范围，115~125是高智商，85~115是正常的智力水平，70~85是低智商，而70以下则是智商缺陷。你有多聪明？ 𐟤” 瑞文智商测验还告诉我们，你的综合智力水平在同年龄段人群中居于中游。智商考察的五个维度包括知觉辨别、类同比较、比较推理、系列关系推理和抽象推理。你在这些维度中有哪些需要训练和提高的呢？可以在下方的报告中看到详细的优缺点和专业的指导建议。中国大学生智商统计 𐟓Š 根据中国大学生的智商统计数据（瑞文智商测验），我们可以看到不同学校的学生智商分布情况。顶级985院校的学生智商在140以上，211院校的平均智商在130-140之间，双非本科生的平均智商在110-130之间，而大专生的平均智商则在90-110之间。你的智力维度分布图 𐟓ˆ 最后，我们来看看你的智力在五个维度上的分布情况。类同比较、知觉辨别、比较推理、系列推理和抽象推理，你在这些方面分别有多少百分比？通过这个分布图，你可以更清楚地了解自己的智力特点。好了，以上就是今天的智商测试内容啦！你觉得自己在哪个水平呢？欢迎留言分享你的答案和感受！

免费智商测试，快来看看你的智力水平！想知道自己的智商水平吗？这里有免费的智商测试方法，快来试试吧！ 𐟓Š 瑞文标准智力测验：你有多聪明？根据国际标准智力正态分布表，你的智商水平可以划分为以下几个等级：天才：140以上高智商：130-140 较聪明：110-130 平均水准：90-110 愚钝：80-90 低能：70-80 智力缺陷：70以下 𐟓Š 中国大学生智商统计（瑞文智商测验）根据统计数据，不同学历层次的平均智商如下：顶级985院校智商：140以上 211院校的平均智商：130-140 双非本科的平均智商：90-110 大专生的平均智商：80-90 𐟓Š 您的综合智力水平根据测试结果，您的综合智力水平在同年龄段人群中居于中游。以下是您在智商五因素中的优缺点和专业的指导建议。知觉辨别：您在这方面的表现较好，可以继续保持。类同比较：您需要在这方面加强训练。比较推理：您在这方面的表现一般，需要提高。系列关系推理：您需要在这方面加强训练。抽象推理：您在这方面的表现较好，可以继续保持。 𐟓Š 免费测试智商的方法最后的免费测试方法放在了最后一张图中，有兴趣的朋友可以自行查看并尝试。快来测试一下自己的智商水平吧！

SPSS独立样本T检验结果解读指南独立样本T检验是一种统计方法，用于比较两组数据的平均值差异。只有连续且服从正态分布的变量才有均值，因为连续但非正态分布的变量对应的描述统计量是中位数和四分位数。 𐟌𐠤𘾤𘪤𞋥퐯𜚦𞃁班和B班学生的成绩平均分是否显著不同。或者，病例组的年龄和对照组的年龄差异是否具有统计学意义。 𐟓Š 操作步骤： 1️⃣ 首先，对年龄进行正态分布检验。“分析”---“描述统计”---“探索”---选中含检验的正态图（p>0.05表示服从正态分布）。 2️⃣ 如果服从正态分布，证明有均值，则进行独立样本T检验。“分析”---“比较平均值”---“独立样本T检验”---“检验变量-年龄”---“分组变量-组别”---“定义组：组1（1），组2（0）”---“确定”。 𐟓ˆ 结果解读：根据莱文方差等同性检验判定方差是否相等。莱文方差等同性检验中P=0.902>0.05，意味着两组的年龄方差相等，则以第一行的检验结果为标准；若P<0.05，意味着两组的年龄方差不相等，则以第二行的检验结果为标准。显著性P=0.935>0.05，意味着病例组的年龄平均值和对照组的年龄平均值的差异不具有显著的统计学意义。 𐟓 结果整理：从以上结果可以清晰知道，P=0.935>0.05，病例组的平均年龄和对照组的平均年龄的差异不具有统计学意义。 𐟒ᠦ示：在进行独立样本T检验前，确保数据满足正态分布假设，否则可能需要使用非参数检验方法。

IB数学高频词汇30个，留学生必备！ 𐟓š Mathematics - 数学 𐟓Š Data Analysis - 数据分析 𐟎robability - 概率 𐟓ˆ Statistics - 统计学 𐟓‰ Regression Analysis - 回归分析 𐟔— Correlation - 相关性 𐟓˜ Hypothesis Testing - 假设检验 𐟔 Sampling - 抽样 𐟓 Normal Distribution - 正态分布 𐟔 Inferential Statistics - 推断统计学 𐟓Š Descriptive Statistics - 描述性统计学 𐟓ˆ Probability Distribution - 概率分布 𐟓‰ Confidence Interval - 置信区间 𐟔젅xperimental Design - 实验设计 𐟓‹ Data Collection - 数据收集 𐟓Š Frequency Distribution - 频率分布 𐟓ˆ Chi-Square Test - 卡方检验 𐟓‰ Standard Deviation - 标准差 𐟓Š Scatter Plot - 散点图 𐟓ˆ Linear Regression - 线性回归 𐟓‰ Nonlinear Regression - 非线性回归 𐟓Š Confidence Level - 置信水平 𐟓ˆ Statistical Significance - 统计显著性 𐟓‰ Sample Size - 样本大小 𐟓Š Probability Density Function - 概率密度函数 𐟓‰ Bayesian Analysis - 贝叶斯分析 𐟓Š Statistical Inference - 统计推断 𐟓‰ Hypothesis Testing - 假设检验 𐟓Š Random Variable - 随机变量 𐟓‰ Margin of Error - 误差边界

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