正态分布标准差可加吗(
正态分布标准差越大越好吗??？
正态分布标准差越大🧿_🐪🐌，正态曲线越扁平🤿_🐕；标准差越小🐺🐯——🐀🦨，正态曲线越陡峭🦃🐄||☁️😓。因为标准差越小🤫🦁_——🐆🌸，意味着大多数变量值离均数的距离越短🐫🦎-🌱⚡️，因此大多数值都紧密地聚集在均数周围👻*|🤡🦟，图形所能覆盖的变量值就少些🦁|🌚，于是都挤在一块🦎🐥_——😏，图形上呈现瘦高型🐳|-🍃。正态分布一旦均值和标准差确定🐒🍂_——🐭，正态分布曲线也就确定🎊🕸-——🌩；当X的取值向等我继续说*||🏅。
正态分布的置信区间到底是均数加减标准差🤠|_🥇🕷。根据查询相关公开信息🐩🐽-|*，加减标准差表示的是在随机误差正态分布曲线中作为标准来描述其分散程度😧⚾-|*，平均值的标准偏差是相对于单次测量标准偏差而言的🐙🐬——-🌺🎱。
正态分布标准差越大🧿_🐪🐌，正态曲线越扁平🤿_🐕；标准差越小🐺🐯——🐀🦨，正态曲线越陡峭🦃🐄||☁️😓。因为标准差越小🤫🦁_——🐆🌸，意味着大多数变量值离均数的距离越短🐫🦎-🌱⚡️，因此大多数值都紧密地聚集在均数周围👻*|🤡🦟，图形所能覆盖的变量值就少些🦁|🌚，于是都挤在一块🦎🐥_——😏，图形上呈现瘦高型🐳|-🍃。正态分布一旦均值和标准差确定🐒🍂_——🐭，正态分布曲线也就确定🎊🕸-——🌩；当X的取值向等我继续说*||🏅。
正态分布的置信区间到底是均数加减标准差🤠|_🥇🕷。根据查询相关公开信息🐩🐽-|*，加减标准差表示的是在随机误差正态分布曲线中作为标准来描述其分散程度😧⚾-|*，平均值的标准偏差是相对于单次测量标准偏差而言的🐙🐬——-🌺🎱。
因为正态分布有两个参数⭐️-👽*，均数和标准差*🏐|😛，均数用来描述曲线的位置🎈_🌺🙀，标准差用来描述曲线的形状🌈*_——♥🍀，标准差越大⛸⛅️-_🪶😑，说明观察资料越分散🦚__🦏，靠近两边的观察值越多🐆🦍-|🤖，峰值越低🦙——-🦔，曲线越低平🐌_|😲。一般的正态分布都可以通过变量变换变成标准正态分布（u分布）🐣-🪀，变换的公式为$u=(X-mu)/(sigma)$,如果从正态分布总体中抽取等会说🐰-🥌。
这是正态分布的性质☺️🌪_😇。因为P{|X-μ|<σ}=P{μ-σ<X<μ+σ}=Φ(1)-Φ(-1)≈0.6826🙂--🌳，结果与μ🌲——-🪀🐍、σ都无关😨🦇——-🎇。
正态分布的标准差是多少??？
标准正态分布的均数与标准差分别为*🦃——_😇🐀：0与1🐈-_🐨。如果资料服从标准正态分布😏*❄-🐩，其总体均数为0😈🌴_——🌼，总体方差为1🎀🕸|-🦝🐚，标准正态分布（英语😰🦜_——🐪🐜：standard normal distribution🌞-——😭，德语Standardnormalverteilung）🌳_|😒，是一个在数学🐵-😅、物理及工程等领域都非常重要的概率分布🐕🐀__🙄，在统计学的许多方面有着重大的影响力🐕|🐵。期望值μ=0😙|——😂，即曲线后面会介绍🎱_🎳🦜。
标准正态分布的均数和标准差分别是0与1🎍_🦤*，均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数🥏-🛷。例如🌑|*🐈：1🐯——🐸，3🐪🌹_🥇*，5🎆👽--😌🐇，7😡|😞🌈，这四个数字的均数是〔1+3+5+7）4〕4🌹🤢-⛸。它是反映数据集中趋势的一项指标🐺|🌳。标准差是离均差平方的算术平均数的算术平方根🧶——_🍂，用σ表示*🐉-|🐍🏐。标准差也被称为标准偏差🐡🤬——😕🌴，或者实验标准差🤡-🌧🦀，..
标准差与标准偏差的区别?？
深蓝区域是距平均值一个标准差之内的数值范围😌💥——-🦢。在正态分布中🦦🧨-——🎎🌦，此范围所占比率为全部数值（即1）之68.2%🤧|🌔😄。对于正态分布😴*|🦆🤬，两个标准差之内（深蓝🙂-🤑，蓝）的比率合起来为95.4%🦊🐡——🐘。对于正态分布☘️😆-🌸♣，正负三个标准差之内（深蓝🎁_🦗🧵，蓝🤭|*🐁，浅蓝）的比率合起来为99.6%🦤🐍-——🐆🐖。以上内容参考🐹_🐫：百度百科-标准差等我继续说🐷😱——|😂。
其中在正态分布中σ代表标准差🎮😂_——*🦏，μ代表均值x=μ即为图像的对称轴☘️😇-🥍🌹。由于“小概率事件”和假设检验的基本思想“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件🐿-——🌺😍，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的🐈🕷-😚。由此可见X落在（μ-3σ😉🐭-😠，μ+3σ）以外的概率小于千分之三🦆🐱——_🪄🦌，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生后面会介绍🐘🦊|——💐🐙。
正态分布的标准差是什么??？
正态分布的标准差正态分布N～（μ😎-_*🌥，δ^2）🦩_🦖，方差D(x)=δ^2🐿🌲——🌝🤪，E(x)=μ🎏😪-🤮。服从标准正态分布🕹|-🦙*，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值🐅|_🐅🦤。μ维随机向量具有类似的概率规律时😳🐅——|🧶，随机向量遵从多维正态分布😌——*💐。多元正态分布有很好的性质🐁--🐰，例如🦫😆-_🖼，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布🐗🦀|💮，它经后面会介绍🐝🌍|-🎊🎆。
正态分布标准差的概率意义🐌——🦒🦏：我们可以从上一步图中看出*🦓|🐍🌏，观察值x落在[μ-σ,μ+σ]🌗🐬|_🐫，μ-2σ😲——🦕🪅，μ+2σ]🐉🐋|🐫✨，μ-3σ🪀🌺——🦑🌔，μ+3σ]区间的概率🐈⬛-🦄，即P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分别是0.68269🌞——|😮，0.9545🦓--🐲，0.9973🦘|☹️🐨。因为P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=P(x-k·σ≤x≤x+k·σ)🃏🎲|🌴🦎，所以这个概率意义后面会介绍🌸🐇_💮。