大量數據符合什麼分布

『壹』 怎麼才能確定一組數據能夠服從正態分布

綜述：

在有大量實驗數據時，經過計算，所得數值在一定范圍內，這才會符合正態分布。

正態分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。

若隨機變數服從一個位置參數、尺度參數的概率分布，記為：則其概率密度函數為正態分布的數學期望值或期望值等於位置參數，決定了分布的位置；其方差的開平方或標准差等於尺度參數，決定了分布的幅度。

正態分布的概率密度函數曲線呈鍾形，因此人們又經常稱之為鍾形曲線。我們通常所說的標准正態分布是位置參數為0, 尺度參數為1的正態分布（見右圖中綠色曲線）。

正態分布（Normal distribution)是一種概率分布。正態分布是具有兩個參數μ和σ^2的連續型隨機變數的分布，第一參數μ是遵從正態分布的隨機變數的均值，第二個參數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分布記作N(μ，σ^2 )。

遵從正態分布的隨機變數的概率規律為取 μ鄰近的值的概率大 ，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。