excel的正态分布计算公式

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因变量（即类标签）。 逻辑斯諦回归和概率回归比变异数分析更类似于LDA，因为他们也是用连续型自变量来解释类别型因变量。LDA的基本假设是自变量是常态分布的，当这一假设无法满足时，在实际应用中更倾向于用上述的其他方法。 LDA也与主成分分析（PCA）和因素分析紧密相关，它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。。 。

因变量（即类标签）。 逻辑斯諦回归和概率回归比变异数分析更类似于LDA，因为他们也是用连续型自变量来解释类别型因变量。LDA的基本假设是自变量是常态分布的，当这一假设无法满足时，在实际应用中更倾向于用上述的其他方法。 LDA也与主成分分析（PCA）和因素分析紧密相关，它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。。

是r的z-值，其中，r在统计独立性（ρ = 0）的零假设下近似服从标准正态分布。 显著性为 t = r n − 2 1 − r 2 {\displaystyle t=r{\sqrt {\frac {n-2}{1-r^{2}}}}} 其在零假设下近似服从自由度为n − 2的t分布。 A justification for this。

shi r de z - zhi ， qi zhong ， r zai tong ji du li xing （ ρ   =   0 ） de ling jia she xia jin si fu cong biao zhun zheng tai fen bu 。 xian zhu xing wei t = r n − 2 1 − r 2 { \ d i s p l a y s t y l e t = r { \ s q r t { \ f r a c { n - 2 } { 1 - r ^ { 2 } } } } } qi zai ling jia she xia jin si fu cong zi you du wei n   −   2 de t fen bu 。 A j u s t i f i c a t i o n f o r t h i s 。

∪＾∪

常见的应用有： 单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内，例如检验一群军校男生的身高的平均是否符合全国標准的170公分界线。 独立样本t检定（双样本）：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检定二群人之平均身高是否相等。若两母体。

表示为均值为 μ c {\displaystyle \mu _{c}} 方差为 σ c 2 {\displaystyle \sigma _{c}^{2}} 正态分布计算出来。如下， P ( x = v | c ) = 1 2 π σ c 2 e − ( v − μ c ) 2 2 σ c 2 {\displaystyle。

l} 和 p × l {\displaystyle p\times l} 的正交载荷矩阵，以及矩阵 E {\displaystyle E} 和 F {\displaystyle F} 是错误项，假设是独立同分布的随机正态变量。对 X {\displaystyle X} 和 Y {\displaystyle。

这也被称为超值峰度（excess kurtosis）。「减3」是为了让正態分布的峰度为0。 假定 Y {\displaystyle Y} 为 n {\displaystyle n} 个独立变量之和，且这些变量和 X {\displaystyle X} 具有相同的分布，那麽： K u r t [ Y ] = K u r。

3\,}}\cdot \!} T 的机率密度函数的形状类似于期望值为0方差为1的正态分布，但更低更宽。随着自由度 ν {\displaystyle \nu } 的增加，则越来越接近期望值为0方差为1的正态分布。 T分布的概率累计函数，用不完全贝塔函数I表示： F ( t ) = ∫ − ∞ t f。

卡方分布（英语：chi-square distribution, χ²-distribution，或写作χ²分布）是概率论与统计学中常用的一种概率分布。k个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k的卡方分布。卡方分布是一种特殊的伽玛分布，是统计推论中应用最为广泛的概率分布之一，例如假说检定和置信区间的计算。。

t ≥ 0 }是具有右连续且有左极限的样本轨道的连续时间鞅（更确切地说是局部鞅）。 利用计算机软件，鞅序列可以很容易地制作出来： Microsoft Excel或类似的电子制表软件：在A1（左上角）单元格中输入0.0，在下方的A2单元格中输入=A1+NORMINV(RAND(),0。

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