摘要：
如果给出正态分布总体的均值和标准偏差，我们就能通过计算出小于或大于任何值的百分比，将该值与总体中剩余的值对比，那对于样本呢，我们如何将总体中的特定样本与其他样本相比较？ 所有选项都正，之前我们已经了解到中心值可以描述一组数据，如果我们要对比样本，我们可以对比该样本的中心值具体来说即均值。 举一个简单 阅读全文
摘要：
概率密度函数 在正态分布中，通过查看某个值在 x 轴上的位置，即标准偏差，我们能够确定小于或大于任何值的百分比，接下来将学习如何计算这些百分比。请注意，我们使用的是理论曲线来绘制数据模型，该曲线下的面积是 1，因为它是用分布数据的相对频率（即比例）来绘制数据模型，该曲线叫做概率密度函数，通常缩写为 阅读全文
摘要：
之前已经看到了用直方图来显示数据集的重要性，以便分析图表形状，我们想要分析该形状，这样就可以严谨地思考平均值、中位数和众数并描述数据集，在偏态分布中平均值、中位数和众数各不相同，在很多情况下，中位数可能比平均值更有用，在正态分布中，平均值、中位数和众数几乎相等，还需要了解分布形状的哪些方面？ 举例说 阅读全文