文档介绍：正态分布
(normal distribution )
又称Gauss分布( Gaussian distribution )是一个重要的连续型概率分布。
正态分布的重要性
医学研究中的某些观察指标服从或近似服从正态分布;
很多统计方法是建立在正态分布的基础之上的;
很多其他分布的极限为正态分布。因此,正态分布是统计分析方法的重要基础。
记作: X ~ N(μ,σ2)
例如: X ~ N(120,)
X ~ N(0,1)
正态分布的数学形式
正态分布曲线的三个特点
集中性
对称性
均匀变动性
集中性
中等大小的数据居多,较大的和较小的数据少些,即例数集中在中等大小的数据附近。

对称性
以均数为中心,大于它和小于它的数据的例数是对称的。

均匀变动性
例数由少增多或由多减少的过程是逐渐变化的,即均匀分布的。在分析数据时,均匀性是一个很重要的特点。

如果,随着变量值的变异,例数突然地增多或突然地减少,或长距离地间断,都表示资料的同质性可能较差,应进一步查明原因。
正态分布的特征
正态分布是一单峰分布,高峰位置在均数X=处。
正态分布以均数为中心,左右完全对称。
正态分布有两个参数(parameter)。
正态曲线下的面积分布有一定的规律。
-
95%
+

%
%
正态曲线下的面积分布示意
二项分布(binomial distribution)
二分类资料,观察对象的结局只有相互对立的两种结果。

例如: 生存、死亡
阳性、阴性
发病、不发病
治愈、未愈