1、正态分布曲线的运用，在进行用户开发决策时，带给我们的理念是 什么

什么是正态分布曲线图形？

是以对称轴来定义的。如果对称分布，轴在正中，就是正态。轴在图形的左侧(鼓包部分在右侧)，就是左偏分布。相反，轴在整个图形右侧（大包在左侧），就是右偏分布。左偏分曲线右侧偏长，左侧偏短；右偏分曲线左侧偏长，右侧偏短。图形横轴为样本数。

扩展资料：

当用累加次数曲线法检验数据是否为正态分布时，若M

负偏态分布的特征是曲线的最高点偏向X轴的右边，位于右半部分的曲线比正态分布的曲线更陡，而左半部分的曲线比较平缓，并且其尾线比起右半部分的曲线更长，无限延伸直到接近X轴。

参考资料来源：百度百科-偏态分布

请用简单的话解释什么是正态分布函数（曲线）？

对于非专业的学生来说，我想只需要知道简单的几点就够了。死磕定义和公式会把你弄晕的，很多时候你只要知道正态的一些特点就可以了…… 首先正态分布严格关于均值对称，均值的那条线就像一面镜子一样。 其次正态分布是钟型的，它的密度函数就像一个钟倒扣在x轴上。 再次，任何正态都可以通过一个相当简便的变换（x-miu）/sigma，得到标准正态，这为我们研究任何正态的性质打下了基础 正态的应用十分广泛，根据我自己的感想有两个原因； 一是正态具有普遍意义。当我们不知道某个事物可能的分布时，如果它的样本的直方图看上去像正态的形状，我们常常就假设它可能有正态的分布，而事实上，很多的直方图画出来就是中间高两边低，我

有一学生的成绩低于平均成绩一个标准差,请问他在该班的百分位点.答案是16%.求原因.

假设该班的成绩符合正态分布,查正态分布表（单侧检验）,你应该是学心理学或者统计的吧,正态分布表在统计书后面的附录有. 正态分布表中,Z是Z分数单位（标准分数）,Y是正态分布曲线的纵轴高度,P是概率（正态分布曲线下的概率面积）. 一学生的成绩低于平均成绩一个标准差,也就是说当低于平均数一个标准差时,该点在正态分布曲线下所占概率是多少,当Z等于1.00时,P就等于0.34134,因为是单侧检验,也就是说比他成绩高的人是0.5+0.34134,比他成绩低的也就是他在该班的百分位点,就用1-（0.5+0.34134）约等于0.16,如果观察曲线,也可直接用0.5-0.34134约等于0.16. 具体的

如果一组数据满足正态分布，请问意义是什么，数据有什么特点

正态分布的意义和特点：

1、正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭；σ越大，曲线越扁平。

2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。

3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

4、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。

5、u变换：为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。

扩展资料：

医学参考值

某些医学现象，如同质群体的身高、红细胞数、血红蛋白量，以及实验中的随机误差，呈现为正态或近似正态分布；有些指标（变量）虽服从偏态分布，但经数据转换后的新变量可服从正态或近似正态分布，可按正态分布规律处理。其中经对数转换后服从正态分布的指标，被称为服从对数正态分布。

医学参考值范围亦称医学正常值范围。它是指所谓“正常人”的解剖、生理、生化等指标的波动范围。制定正常值范围时，首先要确定一批样本含量足够大的“正常人”，所谓“正常人”不是指“健康人”，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群；其次需根据研究目的和使用要求选定适当的百分界值，如80%，90%，95%和99%，常用95%；根据指标的实际用途确定单侧或双侧界值，如白细胞计数过高过低皆属不正常须确定双侧界值，又如肝功中转氨酶过高属不正常须确定单侧上界，肺活量过低属不正常须确定单侧下界。另外，还要根据资料的分布特点，选用恰当的计算方法。常用方法有：

⑴正态分布法：适用于正态或近似正态分布的资料。

双侧界值：X+-u(u)^S单侧上界：X+u(u)^S，或单侧下界：X-u(u)^S

⑵对数正态分布法：适用于对数正态分布资料。

双侧界值：lg-1[X(lgx)+-u(u)S(lgx)]；单侧上界：lg-1[X(lgx)+u(u)S(lgx)]，或单侧下界：lg-1[X(lgx)-u(u)S(lgx)]。

常用u值可根据要求由表4查出。

⑶百分位数法：常用于偏态分布资料以及资料中一端或两端无确切数值的资料。

双侧界值：P2.5和P97.5；单侧上界：P95，或单侧下界：P5。

参考资料：正态分布——百科