通常の確率分布とは何ですか？

統計の原則は、十分なサンプルサイズを考えると、より多くの母集団の通常の確率分布を予測することが可能であると考えています。ほとんどの人は、分布の確率を形状と関連付けて、データがグラフ化されたときにベル曲線を形成します。通常の曲線は、平均近く、またはサンプルの半分が両側にあるポイントに大きな濃度を示します。平均点から離れて移動すると、サンプルの要素が少なくなります。小麦粉のほとんどは、ふるいの真下に山に着地します。マウンドの上部から離れると、小麦粉は深くなり、プレートの端では小麦粉がほとんどまたはまったく見つかりません。wemply小麦粉などのサンプルが分散する方法を定量化するには、標準偏差を説明する必要があります。簡単に言えば、標準偏差は、各データが他のデータポイントと平均からどれだけ広く拡散するかを示します。ポイントが密接にクラスター化されている場合、標準偏差は広く分散されている場合よりも少なくなります。たとえば、都市の平均温度が季節ごとに劇的に変化する場合、温度が年間を通じて比較的一定のままである赤道上の都市の通常の確率分布よりも標準偏差が大きくなります。米国では、販売されている女性の靴の27.8％がサイズ8および8.5で、23.7パーセントはサイズ7と7.5パーセント、17.5パーセントはサイズ9または9.5です。この情報に基づいて、靴の製造は平均靴のサイズを8〜8.5として確立しています。平均として27.8を使用し、1つの靴のサイズの標準偏差を割り当てることで、すべての女性の約68％が7〜9.5の靴を着ていることが証明されるはずです。数値を追加すると、通常の確率分布内では69％が得られます。amever平均から外側に移動すると、数字はサイズ5とサイズ11の間で約99％の摩耗を示している必要があります。メーカーは、すべての売上の4.8％がサイズ5または5.5、11.7％がサイズ6または6.5であると報告しています。、10パーセントはサイズ10または10.5、3パーセントはサイズ11で、すべての売上の98.5パーセントが通常の確率分布の原則に従っていることがわかります。販売されているすべての靴の1.5％のみが平均の3つの標準偏差を超えています。世論調査員は、分布確率を使用して、収集するデータの精度を予測することがあります。通常の曲線は、特定の株式のパフォーマンスを分析するなど、金融アプリケーションでも使用できます。教育者は、通常の確率分布の法則を適用して、将来のテストスコアを予測したり、曲線上の論文を評価したりすることができます。