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2.1.2.2連續型的機變量的分布
時(shí)間: 2023-05-01 07:12
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2.1.2.2連續型的機變量的分布, 我們平時(shí)都有直方圖的概念。例如，對收集到的1213名成年男子身高數據繪制出頻數直方
2.1.2.2連續型的機變量的分布,
我們平時(shí)都有直方圖的概念。例如，對收集到的1213名成年男子身高數據繪制出頻數直方圖。頻數直方圖可以清楚地顯示出在不同取值處，取值可能性得大小狀況，身高在162cm--174cm的人比別的身高人數要多很多。但要注意的是，這里面的只是頻數直方圖。直方圖的縱坐標可能輸頻數，也可能是頻率，觀(guān)測值的個(gè)數發(fā)生變化，或區間的劃分方法發(fā)生變化時(shí)，縱坐標就會(huì )發(fā)生變化。我們可以這樣設想，當數據個(gè)數很多、組距很小、組數很多時(shí)，鏈接直方圖中每個(gè)矩形上線(xiàn)中點(diǎn)的折線(xiàn)就接近一條光滑的曲線(xiàn)了。
隨著(zhù)數據的不斷增加，頻率趨于穩定，頻率的穩定值就是概率。如果要求整個(gè)曲線(xiàn)下方的面積恰好為1，則這條曲線(xiàn)就稱(chēng)為概率密度曲線(xiàn)，此密度函數就是概率密度函數。
