phân bố chuẩn câu

• Thực ra, với phân bố chuẩn, giá trị trung bình = median = mode.
• Phân bố chuẩn (normal/Gaussian distribution):
• Trả về phép biến đổi Fisher cho x, và tạo một hàm gần phân bố chuẩn.
• Liệu rằng phân bố chuẩn có phải là một mô hình tốt cho số liệu này không?
• Hãy dùng erf.NormalCdf để khảo sát tần số của các hiện tượng hiếm trong một phân bố chuẩn.
• Hãy viết một hàm có tên Sample để phát sinh ra 6 mẫu từ một phân bố chuẩn với μ = 0 và σ = 1.
• Như tôi đã nói trước đây, phân bố chuẩn rất tiện cho việc phân tích nhưng chưa giải thích tại sao.
• Từ đối xứng của phân bố Chuẩn hóa, nếu AVERAGE(array) < x, hàm Z.TEST sẽ trả về giá trị lớn hơn 0,5.
• Từ đối xứng của phân bố Chuẩn hóa, nếu AVERAGE(array) < μ0, hàm ZTEST sẽ trả về giá trị lớn hơn 0,5.
• Một sự chỉ trích về kỹ thuật khác là phân bố chuẩn chỉ là mô hình lý tưởng và không đại diện cho hầu hết các quy trình.
• Phân bố chuẩn có nhiều thuộc tính khiến nó thích hợp với việc dùng để phân tích, nhưng CDF không phải là thuộc tính như vậy.
• Ví dụ, người ta nói về "một phân bố Poisson với giá trị trung bình λ", hay "một phân bố chuẩn với trung bình μ và phương sai σ2".
• Từ phân bố chuẩn với μ = 0 và σ = 1, hãy phát sinh một mẫu có cùng kích thước với bộ số liệu hiện có, rồi sắp xếp mẫu này.
• Phân bố chuẩn, còn gọi là phân bố Gauss, là loại thường được dùng nhất vì nó mô tả rất nhiều hiện tượng, chí ít là gần đúng.
• Phía dưới số phần trăm thứ 10, đã có sự khác biệt giữa số liệu và mô hình; số liệu cho thấy nhiều trẻ nhẹ cân hơn ta mong đợi từ phân bố chuẩn.
• Đến cuối năm, ông vẽ đồ thị phân bố kết quả cân rồi cho thấy kết quả này khớp với một phân bố chuẩn có trị trung bình 950 g và độ lệch chuẩn 50 g.
• Nếu ta cần nghiên cứu những ca sinh sớm thì rất cần phải mô phỏng đúng phần này của phân bố, vì vậy có lẽ sẽ không tốt nếu dùng mô hình phân bố chuẩn.
• Để thu được phân bố của hiệu số giữa hai trị trung bình mẫu, ta dùng đến một thuộc tính khác của phân bố chuẩn: nếu X1 tuân theo N (μ1, σ12) và X2 tuân theo N (μ2, σ22),
• Không như phân bố chuẩn, nó bị lệch sang phải, tức là thống nhất với giả thuyết rằng thợ làm bánh vẫn sản xuất ổ bánh 950 g, nhưng cố ý bán cho Poincare những ổ nặng hơn.
• Về cơ bản, chỉ có phía bên trái của đường cong phân bố chuẩn (normal distribution curve) được coi là một chỉ số đo lường rủi ro, do đó sự biến động của lợi suất vượt mức chuẩn sẽ không được tính.