現代統計學奠基人之一、英國統計學家費希爾(Fisher)曾把抽樣分布、參書估計和假設檢驗看作統計推斷的三大中心內容。

統計學中，需要研究統計量的性質，并評價一個統計推斷的優良性，而這些取決于其抽樣分布的性質，所以，抽樣分布是統計學中的重要內容。

統計學中常見的抽樣分布有4種：正態分布、卡方分布、t分布、F分布，后面三大分布都是在正態分布的基礎上推導出來的。

正態分布

正態分布是最重要的一種分布，其分布曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形。

自然界中很多現象都是符合正態分布，比如：

• 人的身高，特別高和特別矮的人都是少數，中等身材的占大多數。
• 一個班的成績，特別低和特別高的都是少數，處于中間狀態的占大多數。

正態分布的概率密度函數為：

其中，μ為均值，σ為標準差。

當μ=0，σ=1時，相應的正態分布N(0,1)稱為標準正態分布。

通過Python可以很容易地繪制出標準正態分布的分布曲線圖。

from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默認字體mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決保存圖像是負號'-'顯示為方塊的問題import numpy as npfrom scipy import statsimport matplotlib.pyplot as pltmu=0sigma=1x=np.arange(-5,5,0.1)y=stats.norm.pdf(x,0,1)plt.plot(x,y)plt.title("正態分布曲線：$mu$=%.1f,$sigma^2$=%.1f" % (mu,sigma))plt.ylabel("概率密度

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 绘制分布直方图_统计学中常见的4种抽样分布及其分布曲线（Python绘制）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。