第四章正态分布体育统计学

第四章 正 态 分 布

如果将第二章中的（表 2 — 1）中的数据绘制成直方图，把每个方条顶部中点联结起来，就得到一个图形，它称为频数多边形。（图4 — 1）当分组数很多，组距很小时，频数多边形就趋于类似（图4 — 2）所示的平滑的曲线。这种曲线呈现出两侧近似对称的钟形。随机变量的类似这种分布，在自然界是相当普遍的其中最有代表性的是正态分布。下面就来介绍正态分布及其在体育中的几个应用。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

x

图4 — 1 频数多边形图

第一节 正态分布曲线的形式

如果随机变量X 的概率密度函数为 y =π

σ21e 222)(σμ--x （+∞<<∞-x ） （4 — 1）

则称随机变量X 是服从正态分布的由上式绘出的图形叫做正态曲线。（图4 — 2）X 的变动范围在 ∞- 至 +∞ 间。

Y

X

0μ

图4 — 2 正态分布曲线

正态分布曲线中有两个参数：均值 μ 及方差 2σ。为了应用方便，对式（4 — 1）中的随机变量经过一个称为标准化的变换，即令

u 来代替原式中的 σ

μ-x ， 寻这时的随机变量u 的概率密度函数成为：

y = π

21e 22u - （4 — 2） 按照（4 — 2）式绘出的图形，称作标准正态曲线。（图4 — 3）

Y

00.4

0.3

0.2

0.1

-1-2-3123μ

图4 — 3 标准正态分布曲线

第二节正态分布曲线的特征

正态分布曲线有许多特点，它们对实际工作有很大的帮助。它的主要特点有以下几个方面：

一，正态分布的形式是对称的（但对称的分布不一定是正态分布）。在正态分布中均值与中位数相重合。

二，从中央最高点逐渐向两侧降低，降低的速度是先慢后快，以后又再次减慢，最后接近横轴，但终究不能与横轴相交。

三，从中央向两侧逐渐下降，它的方向是先向内弯，达到离均值左右各一个标准差时又改向外弯，是以σ

μ1

±的点为曲线从内弯转向外弯的转折点，即正态曲线中标准差与曲线有固定的关系。

四，因为正态曲线是对称的，在曲线下不仅平均数的两侧面积相等，各相当距离间的面积相等，而且各相当距离间的曲线高度也相等，正态曲线下（与横轴间）的总面积为1. 00。

五，正态曲线可以有不同形式，它们的均值和标准差可以不相同，均值不同表明曲线在横轴上所处位置不同，标准差不同表明曲线的形态不同。标准差小则曲线高、且窄；标准差大则曲线低、且宽。（图4 — 4）由式（4 — 1）和（4 — 2）知，标准正态曲线的μ = 0，σ = 1，即标准正态曲线是关于纵轴对称；它在μ = 0时，有最大值，它近似等于0. 4，如（图4 — 3）所示。

Y

X 0

μσ=0.5

σ=1

σ=2

图4 — 4 三种不同形式的正态分布曲线

第三节 正态分布表

从某市17岁男生中随机抽出205人测量身高，由这个样本计算得到 X = 168. 40厘米，S = 6. 13厘米。假定该市17岁男生身高服从正态分布，试估计身高在16. 40 — 172. 40厘米之间的人数。

求解这类问题的一般方法是：求从正态总体中随机选取一个个体的测量值落在区间（a, b ）上的概率。这个概率在标准正态曲线下就是曲线、X 轴、直线X = a 和X — b 所围成的面积。（图4 — 5）当概率P 求得后，要求的人数约等于总人数乘以P 值。 Y

00.1

-1-2-3

123μ0.2

0.4

0.3

a b

图4 — 5 随机变量X在区间（a，b）内取值的概率示意图

表的左边第1 列这横轴上的位置，它是指横轴上某一点与平均值的距离，以标准差为单位来表示，通常记为u，即

u =

σμ

-

x

（4 — 3）

表上边的第1 行为u值的第2位小数。表的主体部分是各u值与均数（u = 0）之间所对应的单侧面积（或概率）。

一、知U值求对应的面积

例 4 — 1 求u 值为－1 至 +2 之间对应的面积。

解：由于标准正态曲线是关于x = u对称的均数处的u值为零，所以u值在－1至0这间对应的面积与它在 0 至 +1 之间的对应面积相等。查书后附表1得u值在－1至0的对应面积是34. 13%；u 值在0至 +2 之间的面积是47. 72%。前者在均值的左边，后者在均值的右边，因此这两块面积之和便是所求面积。（图4 — 6）即：

34. 13% + 47. 72% = 81. 85%

-12=+

81.85%34.13%47.72%

00

-12

图4—6

例 4 — 2 本节开始提出的问题，即试估计身高在 160. 40 —172. 40厘米之间的人数。

解：首先要求出身高为160. 40厘米和172. 40厘米的u值，按式（4 — 3）有（当 u 和σ未知时，可用X和S近似代替）：

u 1 = 13

.640.16840.160- = －1. 31 u 2 = 13

.640.16840.172- = 0. 65 查书后附表1 求 u 1、u 2 所对应的面积。u 1 = －1. 31 所对应的面积

是40. 49%，u 2 = 0. 65所对应的面积是24. 22%。u 值－1. 31至

0. 65所对应的面积为40. 49% + 24. 22% = 64. 71%，见（图4 —

7）所示，于是身高在 160. 40 — 172. 40厘米之间的人数约为 205×64. 71% ≈133（人）。

0-1-21

2μ

24.22%

40.49%

160.40米0.65-1.31

图4－7 估计身高在160. 40－172. 40厘米间的人数百分数

二、已知面积求对应的U 值

例 4 — 3 试求从 +1σ 向右到什么位置对应的面积为

14. 15%

解：设从 +1σ 向右到 +k σ 对应的面积为14. 15%。查标准正态分布表知+1σ对应的面积是34. 13%。 24. 13%+14. 15% = 48. 28%，就是u 值从0 到 +k 之间对应的面积。查书后附表1和K = 2. 11，即从 +1σ 向右到 +2. 11σ 之间对应的面积为14. 15%。（图4 — 8）

从标准正态分布表中，可以找出标准正态曲线下面的分布规律。在下表中列出的五个分布位置与其对应的概率是统计中电子学用到的，应该熟记。

第四章 正 态 分 布 体育统计学要点

第四章 正 态 分 布 如果将第二章中的（表2 — 1）中的数据绘制成直方图，把每个方条顶部中点联结起来，就得到一个图形，它称为频数多边形。（图4 — 1）当分组数很多，组距很小时，频数多边形就趋于类似（图4 — 2）所示的平滑的曲线。这种曲线呈现出两侧近似对称的钟形。随机变量的类似这种分布，在自然界是相当普遍的其中最有代表性的是正态分布。下面就来介绍正态分布及其在体育中的几个应用。 图4 — 1 频数多边形图 第一节 正态分布曲线的形式 如果随机变量X 的概率密度函数为 y =π σ21e 222)(σμ--x （+∞<<∞-x ） （4 — 1）

则称随机变量X 是服从正态分布的由上式绘出的图形叫做正态曲线。（图4 — 2）X 的变动范围在 ∞- 至 +∞ 间。 Y X 0μ 图4 — 2 正态分布曲线 正态分布曲线中有两个参数：均值 μ 及方差 2σ。为了应用方 便，对式（4 — 1）中的随机变量经过一个称为标准化的变换，即令 u 来代替原式中的 σ μ-x ， 寻这时的随机变量u 的概率密度函数成为： y = π 21e 22 u - （4 — 2） 按照（4 — 2）式绘出的图形，称作标准正态曲线。（图4 — 3） Y 00.4 0.3 0.2 0.1 -1-2-3123μ

图4 — 3 标准正态分布曲线 第二节正态分布曲线的特征 正态分布曲线有许多特点，它们对实际工作有很大的帮助。它的主要特点有以下几个方面： 一，正态分布的形式是对称的（但对称的分布不一定是正态分布）。在正态分布中均值与中位数相重合。 二，从中央最高点逐渐向两侧降低，降低的速度是先慢后快，以后又再次减慢，最后接近横轴，但终究不能与横轴相交。 三，从中央向两侧逐渐下降，它的方向是先向内弯，达到离均值左右各一个标准差时又改向外弯，是以σ μ1 ±的点为曲线从内弯转向外弯的转折点，即正态曲线中标准差与曲线有固定的关系。 四，因为正态曲线是对称的，在曲线下不仅平均数的两侧面积相等，各相当距离间的面积相等，而且各相当距离间的曲线高度也相等，正态曲线下（与横轴间）的总面积为1. 00。 五，正态曲线可以有不同形式，它们的均值和标准差可以不相同，均值不同表明曲线在横轴上所处位置不同，标准差不同表明曲线的形态不同。标准差小则曲线高、且窄；标准差大则曲线低、且宽。（图4 — 4）由式（4 — 1）和（4 — 2）知，标准正态曲线的μ= 0，σ= 1，即标准正态曲线是关于纵轴对称；它在μ= 0时，有最大值，它近似等于0. 4，如（图4 — 3）所示。

第四章正态分布体育统计学

第四章 正 态 分 布 如果将第二章中的（表 2 — 1）中的数据绘制成直方图，把每个方条顶部中点联结起来，就得到一个图形，它称为频数多边形。（图4 — 1）当分组数很多，组距很小时，频数多边形就趋于类似（图4 — 2）所示的平滑的曲线。这种曲线呈现出两侧近似对称的钟形。随机变量的类似这种分布，在自然界是相当普遍的其中最有代表性的是正态分布。下面就来介绍正态分布及其在体育中的几个应用。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x 图4 — 1 频数多边形图 第一节 正态分布曲线的形式 如果随机变量X 的概率密度函数为 y =π σ21e 222)(σμ--x （+∞<<∞-x ） （4 — 1）

则称随机变量X 是服从正态分布的由上式绘出的图形叫做正态曲线。（图4 — 2）X 的变动范围在 ∞- 至 +∞ 间。 Y X 0μ 图4 — 2 正态分布曲线 正态分布曲线中有两个参数：均值 μ 及方差 2σ。为了应用方便，对式（4 — 1）中的随机变量经过一个称为标准化的变换，即令 u 来代替原式中的 σ μ-x ， 寻这时的随机变量u 的概率密度函数成为： y = π 21e 22u - （4 — 2） 按照（4 — 2）式绘出的图形，称作标准正态曲线。（图4 — 3） Y 00.4 0.3 0.2 0.1 -1-2-3123μ

图4 — 3 标准正态分布曲线 第二节正态分布曲线的特征 正态分布曲线有许多特点，它们对实际工作有很大的帮助。它的主要特点有以下几个方面： 一，正态分布的形式是对称的（但对称的分布不一定是正态分布）。在正态分布中均值与中位数相重合。 二，从中央最高点逐渐向两侧降低，降低的速度是先慢后快，以后又再次减慢，最后接近横轴，但终究不能与横轴相交。 三，从中央向两侧逐渐下降，它的方向是先向内弯，达到离均值左右各一个标准差时又改向外弯，是以σ μ1 ±的点为曲线从内弯转向外弯的转折点，即正态曲线中标准差与曲线有固定的关系。 四，因为正态曲线是对称的，在曲线下不仅平均数的两侧面积相等，各相当距离间的面积相等，而且各相当距离间的曲线高度也相等，正态曲线下（与横轴间）的总面积为1. 00。 五，正态曲线可以有不同形式，它们的均值和标准差可以不相同，均值不同表明曲线在横轴上所处位置不同，标准差不同表明曲线的形态不同。标准差小则曲线高、且窄；标准差大则曲线低、且宽。（图4 — 4）由式（4 — 1）和（4 — 2）知，标准正态曲线的μ = 0，σ = 1，即标准正态曲线是关于纵轴对称；它在μ = 0时，有最大值，它近似等于0. 4，如（图4 — 3）所示。

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第四章正态分布 如果将第二章中的（表 2 — 1）中的数据绘制成直方图，把每个方条顶部中点联结起来，就得到一个图形，它称为频数多边形。（图 4 — 1）当分组数很多，组距很小时，频数多边形就趋于类似（图 4 — 2）所示的平滑的曲线。这种曲线呈现出两侧近似对称的钟形。随机 变量的类似这种分布，在自然界是相当普遍的其中最有代表性的是 正态分布。下面就来介绍正态分布及其在体育中的几个应用。 f 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 x 图4 — 1 频数多边形图 第一节正态分布曲线的形式 如果随机变量X 的概率密度函数为 y =12e( x22)2（x）（4 — 1）

则称随机变量 X 是服从正态分布的由上式绘出的图形叫做正态曲线。（图 4 — 2）X 的变动范围在至+间。 Y μX 图 4 — 2正态分布曲线 正态分布曲线中有两个参数：均值及方差 2 。为了应用方便，对式（ 4 — 1）中的随机变量经过一个称为标准化的变换，即令 u 来代替原式中的x ，寻这时的随机变量u 的概率密度函数成 为： 2 y =12 e u2（4 — 2） 按照（ 4 — 2）式绘出的图形，称作标准正态曲线。（图 4 — 3） Y 0.4 0.3 0.2 0.1 μ

图 4 — 3 标准正态分布曲线 第二节正态分布曲线的特征 正态分布曲线有许多特点，它们对实际工作有很大的帮助。它的主要特点有以下几个方面： 一，正态分布的形式是对称的（但对称的分布不一定是正态分布）。在正态分布中均值与中位数相重合。 二，从中央最高点逐渐向两侧降低，降低的速度是先慢后快，以 后又再次减慢，最后接近横轴，但终究不能与横轴相交。 三，从中央向两侧逐渐下降，它的方向是先向内弯，达到离均值 左右各一个标准差时又改向外弯，是以1的点为曲线从内弯转 向外弯的转折点，即正态曲线中标准差与曲线有固定的关系。 四，因为正态曲线是对称的，在曲线下不仅平均数的两侧面积相等，各相当距离间的面积相等，而且各相当距离间的曲线高度也相等，正态曲线下（与横轴间）的总面积为 1. 00。 五，正态曲线可以有不同形式，它们的均值和标准差可以不相同，均值不同表明曲线在横轴上所处位置不同，标准差不同表明曲线的形 态不同。标准差小则曲线高、且窄；标准差大则曲线低、且宽。（图4 — 4）由式（4 — 1）和（4 — 2）知，标准正态曲线的= 0，= 1，即标准正态曲线是关于纵轴对称；它在= 0 时，有最大值， 它近似等于 0. 4，如（图 4 — 3）所示。

第四章正态分布体育运动统计学

第四章正态分布 如果将第二章中的（表2 —1）中的数据绘制成直方图，把每个方条顶部中点联结起来，就得到一个图形，它称为频数多边形。（图4 —1）当分组数很多，组距很小时，频数多边形就趋于类似（图4 —2）所示的平滑的曲线。这种曲线呈现出两侧近似对称的钟形。随机变量的类似这种分布，在自然界是相当普遍的其中最有代表性的是正态分布。下面就来介绍正态分布及其在体育中的几个应用。 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 x 图4 —1 频数多边形图 第一节正态分布曲线的形式 如果随机变量X的概率密度函数为

y =π σ21e 222)(σμ--x （+∞<<∞-x ） （4 — 1） 则称随机变量X 是服从正态分布的由上式绘出的图形叫做正态曲线。（图4 — 2）X 的变动范围在 ∞- 至 +∞ 间。 Y X 0μ 图4 — 2 正态分布曲线 正态分布曲线中有两个参数：均值 μ 及方差 2σ。为了应用方便，对式（4 — 1）中的随机变量经过一个称为标准化的变换，即令u 来代替原式中的 σμ-x ， 寻这时的随机变量u 的概率密度函数成为： y = π 21e 22 u - （4 — 2） 按照（4 — 2）式绘出的图形，称作标准正态曲线。（图4 — 3）

Y 00.4 0.3 0.2 0.1 -1-2-3123μ 图4 — 3 标准正态分布曲线 第二节 正态分布曲线的特征 正态分布曲线有许多特点，它们对实际工作有很大的帮助。它的主要特点有以下几个方面： 一，正态分布的形式是对称的（但对称的分布不一定是正态分布）。在正态分布中均值与中位数相重合。 二，从中央最高点逐渐向两侧降低，降低的速度是先慢后快，以后又再次减慢，最后接近横轴，但终究不能与横轴相交。 三，从中央向两侧逐渐下降，它的方向是先向内弯，达到离均值左右各一个标准差时又改向外弯，是以 σμ1± 的点为曲线从内弯转向外弯的转折点，即正态曲线中标准差与曲线有固定的关系。 四，因为正态曲线是对称的，在曲线下不仅平均数的两侧面积相等，各相当距离间的面积相等，而且各相当距离间的曲线高度也相等，正态曲线下（与横轴间）的总面积为1. 00。 五，正态曲线可以有不同形式，它们的均值和标准差可以不相同，均值不同表明曲线在横轴上所处位置不同，标准差不同表明曲线的形态不同。标准差小则曲线高、且窄；标准差大则曲线低、且宽。（图4 — 4）由式（4 — 1）和（4 — 2）知，标准正态曲线的 μ = 0，σ = 1，即标准正态曲线是关于纵轴对称；它在 μ = 0时，有最大值，它近似等于0. 4，如（图4 — 3）所示。