正态分布的标准差是什么(
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♦🐰|🦎，它经任等会说🌿🃏——-🎉🎄。
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🌱——-🐣，即曲线图有帮助请点赞🥈|😌。
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♦🐰|🦎，它经任等会说🌿🃏——-🎉🎄。
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🌱——-🐣，即曲线图有帮助请点赞🥈|😌。
正态分布的标准差正态分布N～（μ🎮🐲——🌷💐，duδ^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🌍💐||🐦，它经等我继续说🐖——🎰🪆。
1. μ（均值）🐪--☘️：μ是正态分布的均值🤨🎋|-😥🦎，也是分布的中心点🐗_🪁🐤。它代表着整个分布的平均值♦🙂——_🤠。在标准正态分布（均值为0🏑||♥😘，标准差为1）中🌈||😺🌾，μ为0表示分布的中心在坐标原点🐊|🏒。正态分布的μ值可以是任意实数🐇🐨-|🦈，表示分布的中心位置😒🤨-|🥉🥌。2. σ（标准差）😘-🪆✨：σ是正态分布的标准差🦢-——♦😦，表示了数据离散程度的度量😪🐍_🎄。标准差越大等会说🐁🦑-🐈*。
正态分布的标准差怎么求??？
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*|_🦃🐅。3σ原则为数值分布在（μ-σ🦠✨——🐘，μ+σ)中的概率为0.6826🌙_🪡，数值分布在（μ-2σ*||😋🦔，μ+2σ)中的概率为0.9544😯-|🐩🐬，数值分布在（μ-3σ*_😥，μ+3σ)中的概率为0.9974🌵-——🐜。3σ准则的应用3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而好了吧🐀👺|——🦏😔！
正态分布是一种极为重要的概率分布⚾--🦅，它的形状呈钟形🪳|😖🦉，在统计学中得到了广泛的应用🎍-🌨。正态分布由两个参数决定🐆🌵_——🎍🏉，一个是均值μ🐫🦘_🐺，另一个是标准差σ🌿-_🐫🐃。当σ取不同的值时🦕__😯🌥，正态分布的性质会发生相应的变化🦫🌜|🪡。当σ越大时🦋🏓——🐋，正态分布曲线会变得更加扁平🦌*|🐟，也就是分布的散度范围会变得更广阔🦝|🐌🐨。这是因为标准差后面会介绍🍄🏆|🐡🤤。
正态分布的标准差如何计算? 它和方差如何换算??？
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🐖🌼————😉🦗，它经有帮助请点赞⛈😁_😅。
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🦈|-😣🐜。
正态分布的标准差怎么求??？
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)🐯🦇-🦁，所以这个概率意义还有呢？
正态分布有两个参数🌿_——🐞，即均数（μ）和标准差（σ）😴🐆|🐘。例如🐔|🕷，在生产条件不变的情况下🐆|——🐐😩，产品的强力*🐋-🎀、抗压强度🌼——-*、口径🤪🦦_-🌝🐞、长度等指标🦄_⛈；同一种生物体的身长🦅🌎————🐐👺、体重等指标🎗🌏__🦡；同一种种子的重量🎮|——*；测量同一物体的误差🤐🦫————🦣🌺；弹着点沿某一方向的偏差🏸🍀-🌗😖；某个地区的年降水量🎰⛳-🎁🥀；以及理想气体分子的速度分量🐇🐊-——🐃，等等🐗_——🐨🐳。