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发表于 2014-4-11 08:26
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考试分数服从正态分布,已知第一四分位数为 40 ,标准差为 4 ,求此分布的平均值
在概率统计中,记号 X~N(μ,σ^2) 表示
“X 服从平均值(数学期望)为 μ ,标准差为 σ 的正态分布(常态分配)”。
记号 Z~N(0,1) 表示
“Z 服从平均值 μ=0 ,标准差 σ=1 的标准正态分布(标准常态分配)”。
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可以证明:
如果 X~N(μ,σ^2) ,则必有 Z=(X-μ)/σ~N(0,1) 。
如果 Z~N(0,1) ,则必有 X=μ+Zσ~N(μ,σ^2) 。
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当 Z~N(0,1) 时,有
P{Z<-0.675}=P{-0.675≤Z≤0}=P{0≤Z≤0.675}=P{Z>0.675}=0.25 ,
也就是说,当 Z 服从平均值为 0 ,标准差为 1 的标准正态分布(标准常态分配)时,
它的第一四分位数是 -0.675 ,它的平均值是 0 ,它的第二四分位数是 0.675 。
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当 X~N(μ,σ^2) 时,有 (X-μ)/σ~N(0,1) ,所以有
P{X<μ-0.675σ}=P{(X-μ)/σ<-0.675}=0.25 ,
P{μ-0.675σ≤X≤μ}=P{-0.675≤(X-μ)/σ≤0}=0.25 ,
P{μ≤X≤μ+0.675σ}=P{0≤(X-μ)/σ≤0.675}=0.25 ,
P{X>μ+0.675σ}=P{(X-μ)/σ>0.675}=0.25 。
也就是说,当 X 服从平均值为 μ ,标准差为 σ 的正态分布(常态分配)时,
它的第一四分位数是 μ-0.675σ,
它的平均值是 μ,
它的第二四分位数是 μ+0.675σ 。
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例如,如果已知 X~N(μ,σ^2) ,X 的第一四分位数是 40 ,标准差是 4 ,则有
μ-0.675σ=40 ,X 的平均值 μ=40+0.675σ=40+0.675×4=42.7 。 |
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