如果連續型随機變量的概率密度函數為
圖1
從上面的定義可以看出,正态分布首先是對于連續型随機變量來說的,而學生的分數則應該是離散型随機變量,因為不可能有什麼60.1,60.01,60.001分等等。
上圖是一個正态分布曲線,假設橫坐标代表分數,每一個藍色柱狀圖和曲線有一個交點,則這個交點的縱坐标就是對應于這個分數的概率密度。但是,假設圖中的分數為70,與縱坐标的交點為0.4,那麼,“一個班的學生成績應該服從正态分布”指的是考到70分的學生人數占總人數的40%,即概率的意思。因此:
“一個班的學生成績應該服從正态分布”,首先這句話等于認為學生的分數是一個連續的實數,而且這個分數的範圍是從負無窮到正無窮,這顯然是不符合現實的。
其次,對于離散型随機變量來說,隻有概率,不存在概率密度的概念,因此,“一個班的學生成績應該服從正态分布”不但混肴了離散型和連續型随機變量的概念,而且混肴了概率和概率密度的概念。
對于概率密度服從正态分布的随機變量來說,其分布函數是對概率密度函數的積分:
由上圖最後一個積分表達式
以及分布函數的定義
可以推導得出正态分布的概率分布函數為
其中
等于1,得到正态分布的分布函數F(x)如下圖:
綜上所述,學生成績本來是一個離散型随機變量,但我們套用了連續型随機變量的正态分布概念;同時也混肴了概率和概率密度的含義。但實際工作中,這并不會帶來什麼太大的影響,隻要我們把學生的成績假想為是整個實數區間就行了。
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