正态分布图作图指导-Normal distribution curve

1.双击Origin

Pro的图标,

2.将数据从text

文件里复制

粘贴到数据

区域

3.按照如下路

径,选择频率

分

析.Frequency

Count

4.设置起点终

点和步进,一

般步进50,单

击ok

5.选择生成的

X,Y列数据,点

击plot，按如

下路径画图,

--------------------

6.对得到的柱

形图进行颜

色调整，默认

是红色。

7.单击菜单栏

的Analysis选

项，按照图中

路径，选择高

级拟合

（Advanced

Fitting Tool）

8.在Advanced

Fitting Tool

菜单界面选

择Action-Fit

9.弹出的对话

框，选择

Active

Dateset。

10.选择100Iter，

单击Done。

11.对模型的解

释框内容进

行删除，只保

留Model，

Equation，and

R2的信息。

12.右击边框，在

属性

Properties窗

口中去掉边

框。

13.对坐标轴进

行命名

14.右击空白区

域，弹出菜单

中单击添加

Text选项，添

加本图表的

制作日期。

15.右击图标空

白区域，探出

菜单中选择

Export Page

导出图片，图

片DPI选择

200，格式选

择png or jpg

16.最后，保存数

据

正态概率图(normal probability plot)

正态概率图(normal probability plot) 方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q) 概述 正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率图将是一条直线。通常，概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布，如二项分布或泊松分布。 适用场合 ·当你采用的工具或方法需要使用服从正态分布的数据时； ·当有50个或更多的数据点，为了获得更好的结果时。 例如： ·确定一个样本图是否适用于该数据； ·当选择作X和R图的样本容量，以确定样本容量是否足够大到样本均值服从正态分布时；·在计算过程能力指数Cp或者Cpk之前； ·在选择一种只对正态分布有效的假设检验之前。 实施步骤 通常，我们只需简单地把数据输入绘图的软件，就会产生需要的图。下面将详述计算过程，这样就可以知道计算机程序是怎么来编译的了，并且我们也可以自己画简单的图。 1将数据从小到大排列，并从1～n标号。 2计算每个值的分位数。i是序号： 分位数＝(i－0.5)/n 3找与每个分位数匹配的正态分布值。把分位数记到正态分布概率表下面的表A.1里面。然后在表的左边和顶部找到对应的z值。 4根据散点图中的每对数据值作图：每列数据值对应个z值。数据值对应于y轴，正态分位数z值对应于x轴。将在平面图上得到n个点。 5画一条拟合大多数点的直线。如果数据严格意义上服从正态分布，点将形或一条直线。将点形成的图形与画的直线相比较，判断数据拟合正态分布的好坏。请参阅注意事项中的典型图

形。可以计算相关系数来判断这条直线和点拟合的好坏。 示例 为了便于下面的计算，我们仅采用20个数据。表5. 12中有按次序排好的20个 值，列上标明“过程数据”。 下一步将计算分位数。如第一个值9，计算如下： 分位数＝(i－0.5)/n＝(1－0.5)/20＝0.5/20＝0.025 同理，第2个值，计算如下： 分位数＝(i－0.5)/n＝(2－0.5)/20＝1.5/20＝0.075 可以按下面的模式去计算：第3个分位数=2.5÷20，第4个分位数＝3 5÷20 以此类推直到最后1个分位数＝19. 5÷20。 现在可以在正态分布概率表中查找z值。z的前两 个阿拉伯数字在表的最左边一列，最后1个阿拉伯数 字在表的最顶端一行。如第1个分位数＝0. 025，它位 于－1.9在行与0.06所在列的交叉处，故z＝－1.96。 用相同的方式找到每个分位数。 如果分位数在表的两个值之间，将需要用插值法 进行求解。例如：第4个分位数为0. 175，它位于0.1736 与0.1762之间。0.1736对应的z值为－0.94，0.1762 对应的z值为－0.93，故 这两数的中间值为z＝－0.935。 现在，可以用过程数据和相应的z值作图。图表5. 127显示了结果和穿过这些点的直线。注意：在图形的两端，点位于直线的上侧。这属于典型的右偏态数据。图表5.128显示了数据的直方图，可进行比较。 概率图( probability plot) 该方法可以用于检验任何数据的已知分布。这时我们不是在正态分布概率表中查找分位数，而是在感兴趣的已知分布表中查找它们。 分位数-分位数图（quantile-quantile plot） 同理，任意两个数据集都可以通过比较来判断是否服从同一分布。计算每个分布的分位数。一个数据集对应于x轴，另一个对应于y轴。作一条45°的参照线。如果这两个数据集来自同一分布，那么这些点就会靠近这条参照线。 注意事项 ·绘制正态概率图有很多方法。除了这里给定的程序以外，正态分布还可以用概率和百分数来表示。实际的数据可以先进行标准化或者直接标在x轴上。 ·如果此时这些数据形成一条直线，那么该正态分布的均值就是直线在y轴截距，标准差就是直线斜率。 ·对于正态概率图，图表5.129显示了一些常见的变形图形。 短尾分布：如果尾部比正常的短，则点所形成的图形左边朝直线上方弯曲，右边朝直线下方弯曲——如果倾斜向右看，图形呈S型。表明数据比标准正态分布时候更加集中靠近均值。 长尾分布：如果尾部比正常的长，则点所形成的图形左边朝直线下方弯曲，右边朝直线上方弯曲——如果倾斜向右看，图形呈倒S型。表明数据比标准正态分布时候有更多偏离的数据。

正态分布图的制作方法

参考資料：QC 数学の話(大村 平著) 日科技連出版 翻訳完成日期：2009年6月6日 品质管理的基石统计初步(翻訳:李琰) 目录 ·从互换性到品质管理 ·QC 是迈向文明社会的技术突破 ·从互换性到品质管理 ·SQC 的成熟与TQC ·数据整理的基本 ·代表值的选出 ·平均值的计算 ·标准偏差的计算 ·正态分布概念引入 ·正态分布的加法与减法 ·正态分布应用举例 第1章 从统计学的互换性到品质管理 20世纪人类历史上发生了3大震撼世界技术的突破。1，原子能的利用；2，高分子化合物的合成；3， 信息技术的飞跃发展。关于原子能的利用，主要在民生和军事方面得到了广泛的发展。在人类历史上原子能的出现翻开了历史新的一页，震撼了世界这是众所周知的。二次世界大战期间在広島，長崎投下的原子弹的爆炸，造成了人类的大量伤亡。在民生应用方面，随着碳素系列能源的枯竭和CO 2排出的控制， 原子能发电已经得到广泛应用。 另外在高分子化合物合成技术方面，给人类生活带来了极大的影响。用塑料做成的各种各样建材类，器 具类遍布了我们的生活周围。如果把我们生活中存在的塑料制品全部拿走的话，我们生活就象没有了文字一样，土蹦瓦解。化肥使粮食增产。人工纤维的合成，给我们提供了丰富多样的衣着。合成橡胶，洗剂，粘结剂，调味品等不胜枚举。 还有，信息技术的飞跃发展。首先让我们只看一下和我们切身利益相关的民生用品，各种各样的业务预 约，存款储蓄，通信网和铁道网的管理，天气预报，犯罪搜查等虽然眼睛直接看不到，却支撑着我们的近代生活。而且各种技术计算，生命科学，人工智能等先端事物已变成了我们生活中的神圣组织。如果说没有高分子化合物我们的生活会瓦解的话，那么没有信息我们的生活会瘫痪。 基于以上，我们可以说，原子能是能源方面的突破，高分子合成是硬件方面的突破，信息技术是软件方 面的突破，3个方面对我们的生活带来了震撼性的影响。 那么为什么以上3个方面可以在20世纪能够获得极大的技术突破呢？ 我认为是以下两个方面的原因： 1， 抗身抗生物质的发现。 2， 品质管理的普及。 为什么这么说呢？下面阐述理由。 最初的科学文明，把人类从严酷的劳动和疾病中解放出来。人类为了确保衣食住的安定，做出了很大的 QC 数学的 話题

2012-05-07 简单易学 图文并茂 Excel VBA 制作正态分布曲线

<简单易学> <图文并茂> Excel VBA 制作正态分布曲线 简介 正态分布与Excel 测量数据的正态分布，对相关工作有很重要的判定意义；特别是直观的分布曲线，让人对数据质量一目了然。 https://www.wendangku.net/doc/4f579840.html,/view/45379.htm?wtp=tt 参看不少文档，没有见到Excel有直接绘制正态分布曲线的函数，故考虑使用VBA编程的方法，实现从测量数据自动生成正态分布曲线的功能。 约定和程序 假设有Excel数据表，把测试数据放在第一张表的第一列中：

在VBA编辑器中新建一个模块，名字默认，输入如下代码（代码已经包含注释，请自行参看）： '***************************************************** Public Sub myDistrib() Dim Aver As Double '平均数 Dim Std As Double '标准差 Dim Max As Double '最大值 Dim Min As Double '最小值 Dim Limit As Double '极限值

Aver = Application.WorksheetFunction.Average(Selection) Std = Application.WorksheetFunction.StDev(Selection) Max = Application.WorksheetFunction.Max(Selection) Min = Application.WorksheetFunction.Min(Selection) '取极值的三倍作为今后绘图的上下限 Limit = Application.WorksheetFunction.Max(Max - Aver, Aver - Min) * 2 '在上下限间创建100个单点值 step = Limit * 2 / 100 Selection.Copy '创建一个新的表生成需要的数据 '这是绘制分布曲线需要的数据 Worksheets.Add , Worksheets(Worksheets.Count), 1 Worksheets(Worksheets.Count).Name = "【正态分布】" & Trim(Str(Sheets.Count)) Range("A1").Select ActiveSheet.Paste [C1] = "平均值" [D1] = Round(Aver, 2) [C2] = "标准差"

解读Minitab的正态概率图

解读Minitab的正态概率图 已有371 次阅读2009-11-5 20:41 |个人分类:Minitab|关键词:Minitab 在DOE、Regression、统计检定时常需要用到正态分布的假设，检定一组数据是否取自正态分布，进行常态性检定最简单方法就是采用正态概率图。 最近很多贴文询问Minitab正态概率图的坐标系统、意义与手工绘制等议题，因涉及分配概率图的理解与使用，因此撰文剖析，如下图是以一组14个样本数据所画的正态概率图 本图原始数据，经排序后如下 34，35，36，37，38，39，40，40，41，42，43，44，45，46 图上有5个注解，依序说明之 注解1：Probability Plot of x，表示此图是一组数据，放在名为x的栏位上，下方有Normal 表示本项检定的H0是Normal –正态分布，当然H1就是非正态分布 注解2：Mean 40表示数据平均值，StDev 3.742(计算结果3.74166)表示数据标准差，N 14表示数据数，这些计算式依据一般基本统计的公式计算而得 注解3：蓝色直线是画在正态分布机率图纸上，是一条参考线，以判断是否H0成立 详细解说如下 1)鼠标移到Minitab蓝色直线上，就会出现如下图中的黄底的Percent与x数值表

2) Percent与x数值表中，Percent为正态分布累积分配函数(CDF)，数值是介于0与1之间，表上数值为%值，习惯上是以F(x)表式之，而x为F(x)的反函数 3)若直接以Percent与x( inv F(x))数值表作散布图不会得到依直线，而是S型曲线 4)在Percent与x( inv F(x))数值表多加一栏z，其值为x( inv F(x))的标准化，z=( inv F(x)) –40)/3.74166 5)以x( inv F(x))为横轴，z为纵轴作散布图+回归线，可得一直线，将每个点以Percent作为数据卷标 6)隐藏纵轴z，改用Percent的数据标签，就是一般的正态概率图纸 ** 此处须要另文说明解读正态概率图-正态概率图纸的秘密** 注解4：红色散布图图点是将样本数据排序后，以median rank估计出该点的CDF值，根据CDF数值求出标准正态分布的反函数z值，再以x vs z绘出散布图(参考注解3) ** 此处须要另文说明解读正态概率图-绘制小样本数据检验常态性** 注解5：Anderson-Darling常态性检定以辅助图型判断 ** 此处须要另文说明解读正态概率图- Anderson-Darling检定** 延伸阅读： 用Excel做简易的正态概率图(Normal probability plot)例

解读Minitab的正态概率图

解读Minitab的正态概率图 P值是MINITAB通过某种分布（F、T等）转换过来的一个值，正是由于概率中有太多的分布，一般对统计学不是很清楚的人是很难记住这些分布的。通过转换，在MINITAB中，就只需看一个值，即P值，一般取0.05。通过它来做假设检验，而假设检验又有很多类型，不是一下子能讲清楚的。 就LZ问题而言，从图中得出来的P值为0.84，大于0.05，可认为数据为正态分布（虽然样本量少了点）。至于P值到底如何而来，AD值代表何意，就个人见解而言，LZ可以先不到这个深度。 Anderson-Darling 统计量,测量数据服从特定分布的程度。分布与数据拟合越好，此统计量越小。使用Anderson-Darling 统计量可比较若干分布的拟合情况，以查看哪种分布是最佳分布，或者检验数据样本是否来自具有指定分布的总体。例如，可以使用Anderson-Darling 统计量为可靠性数据分析在Weibull 和对数正态分布之间进行选择，或者检验数据是否符合t 检验的正态性假设。其实看一下Minitab帮助什么都有。 AD值代表你的真实的量测数据的累计分布与理论正态的累计正态分布的面积差，AD值越小，说明你的数据越接近正态分布数据。 在DOE、Regression、统计检定时常需要用到正态分布的假设，检定一组数据是否取自正态分布，进行常态性检定最简单方法就是采用正态概率图。 最近很多贴文询问Minitab正态概率图的坐标系统、意义与手工绘制等议题，因涉及分配概率图的理解与使用，因此撰文剖析，如下图是以一组14个样本数据所画的正态概率图 本图原始数据，经排序后如下

34，35，36，37，38，39，40，40，41，42，43，44，45，46 图上有5个注解，依序说明之 注解1：Probability Plot of x，表示此图是一组数据，放在名为x的栏位上，下方有Normal表示本项检定的H0是Normal –正态分布，当然H1就是非正态分布 注解2：Mean 40表示数据平均值，StDev 3.742(计算结果3.74166)表示数据标准差，N 14表示数据数，这些计算式依据一般基本统计的公式计算而得 注解3：蓝色直线是画在正态分布机率图纸上，是一条参考线，以判断是否H0 成立 详细解说如下 1) 鼠标移到Minitab蓝色直线上，就会出现如下图中的黄底的Percent与x数值表 2) Percent与x数值表中，Percent为正态分布累积分配函数(CDF)，数值是介于0与1之间，表上数值为%值，习惯上是以F(x)表式之，而x为F(x)的反函数 3) 若直接以Percent与x( inv F(x))数值表作散布图不会得到依直线，而是S型曲线 4) 在Percent与x( inv F(x))数值表多加一栏z，其值为x( inv F(x))的标准化，z=( inv F(x)) – 40)/3.74166 5) 以x( inv F(x))为横轴，z为纵轴作散布图+回归线，可得一直线，将每个点以Percent作为数据卷标 6) 隐藏纵轴z，改用Percent的数据标签，就是一般的正态概率图纸 ** 此处须要另文说明解读正态概率图-正态概率图纸的秘密 ** 注解4：红色散布图图点是将样本数据排序后，以median rank估计出该点的CDF 值，根据CDF数值求出标准正态分布的反函数z值，再以x vs z 绘出散布图(参考注解3) ** 此处须要另文说明解读正态概率图-绘制小样本数据检验常态性** 注解5：Anderson-Darling 常态性检定以辅助图型判断 ** 此处须要另文说明解读正态概率图- Anderson-Darling檢定**

控制图如何制作

控制图如何制作 控制图，是制造业实施品质管制中不可缺少的重要工具。它最早 是由美国贝尔电话实验室的休华特在1924年首先提出的，它通过设置 合理的控制界限，对引起品质异常的原因进行判定和分析，使工序处 于正常、稳定的状态。 控制图是按照3 Sigma 原理来设置控制限的，它将控制限设在X±3 Sigma 的位置上。在过程正常的情况下，大约有99.73%的数据会落在上下限之内。所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无变化。

工具/原料 ?电脑 ?待解决问题 方法/步骤 1. 1 确定抽样数目，平均值—极差控制图的抽样数目通常为每组2~6个。 确定抽样次数，通常惯例是每班次20~25次数，最少20组，一般25 组较合适，但要确保样本总数不少于50个单位。 2. 2 确定级差、均值及均值、级差控制界限（通过公式计算）。 3. 3 制作Xbar--R控制图。

4. 4 分析控制图并对异常原因进行调查及对策；继续对生产过程进行下一生产日的抽样并绘制控制图，以实现对工程质量的连续监控。

END 注意事项 制作Xbar--R控制图，需要明确记录抽样数据的基本条件（机种、项目、生产线、规格标准、控制界限、抽样时间及日期、抽样频次等），在控制图的上方可开辟“基本条件记录区”以记录上述条件；另外抽样的数据及计算出的X和R值记录在控制图的下方区域，形成“抽样数据区”，最下方可作为“不良原因对策区”，这样就可形成一份完整的Xbar--R控制图。 二、控制图的轮廓线 第3页 /(共6页)

控制图是画有控制界限的一种图表。如图5-4所示。通过它可以看出质量变动的情况及趋势, 以便找出影响质量变动的原因, 然后予以解决。 图5-4控制图 我们已经知道:在正态分布的基本性质中, 质量特性数据落在[μ±3]范围内的概率为99. 73%, 落在 界外的概率只有0. 27%, 超过一侧的概率只有0. 135%, 这是一个小概率事件。这个结论非常重要, 控制图正是基于这个结论而产生出来的。 现在把带有μ±3线的正态分布曲线旋转到一定的位置(即正态 分布曲线向右旋转 9,再翻 转) ,即得到了控制图的基本形式, 再去掉正态分布的概率密度曲线, 就得到了控制图的轮廓线, 其演变过程如图5-5所示。 第4页 /(共6页) 图5— 5控制图轮廓线的演变过程 通常, 我们把上临界线(图中的μ+3线) 称为控制上界, 记为U C L (U p p e r C o n t r o l L i m i t ) , 平均数(图中的μ线) 称为中心线, 记为C L (C e n t r a l L i n e ) , 下临界线(图中μ-3线) 称为控制下界, 记为L C L (L o w e r C o n t r o l L i m i t ) 。控制上界与控制下界统称为控制界限。按规定抽取的样本值用点子按时

用Excel2007制作直方图和正态分布曲线图

用Excel2007制作直方图和正态分布曲线图 ? ?| ?浏览：3677 ?| ?更新：2014-04-15 02:39 ?| ?标签： ? 1 ? 2 ? 3 ? 4 ? 5 ? 6 ?7 在学习工作中总会有一些用到直方图、正态分布曲线图的地方，下面手把手教大家在Excel2007中制作直方图和正态分布曲线图

工具/原料 ?Excel(2007) 方法/步骤 1. 1 数据录入 新建Excel文档，录入待分析数据（本例中将数据录入A列，则在后面引用中所有的数据记为A: A）； 2. 2 计算“最大值”、“最小值”、“极差”、“分组数”、“分组组距”，公式如图： 3. 3 分组 “分组”就是确定直方图的横轴坐标起止范围和每个小组的起止位置。选一个比最小值小的一个恰当的值作为第一个组的起始坐标，然后依次加上“分组组距”，直到最后一个数据值比“最大值”大为止。这时的实际分组数量可能与计算的“分组数”有一点正常的差别。类似如下图。 4. 4 统计频率 “频率”就是去统计每个分组中所包含的数据的个数。 最简单的方法就是直接在所有的数据中直接去统计，但当数据量很大的时候，这种方法不但费时，而且容易出错。

一般来说有两种方法来统计每个小组的数据个数：1.采用“FREQUENCY”函数；2.采用“COUNT I F”让后再去相减。 这里介绍的是“FREQUENCY”函数方法： “Date_array”：是选取要统计的数据源，就是选择原始数据的范围； “Bins_array”：是选取直方图分组的数据源，就是选择分组数据的范围； 5. 5 生成“FREQUENCY”函数公式组，步骤如下： 1. 先选中将要统计直方图每个子组中数据数量的区域 6. 6 2. 再按“F2”健，进入到“编辑”状态 7.7 3. 再同时按住“Ctrl”和“Shift”两个键，再按“回车Enter”键，最后三键同时松开，大功告成！ 8.8 制作直方图 选中统计好的直方图每个小组的分布个数的数据源（就是“频率”），用“柱形图”来完成直方图： 选中频率列下所有数据（G1:G21),插入→柱形图→二维柱形图

如何用EXCEL制作成绩分析的正态分布图解读

如何用EXCEL制作成绩分析的正态分布图 摘要：教学评价在学校教育教学工作中的重要地位毋容置疑。考试是对学生进行的一种教育测量，也是对教师教学质量、出题水平的评价。特别是数理统计方法的应用，使得我们对学生的教育测量转化为教学评价得到了有效的帮助。本文论述了如何用EXCEL制作考试成绩的正态分成图，并结合其它相关的衡量标准，比如，区分度，学生成绩柱状分布图，难度系数，优秀率等，融合于一个图表中进行分析。这是一种有效的可操作的方法，能让每一位教师从图中获得一种易于接受的直观认识，并且方便找出教学中存在的问题，并为以后教学改进措施的制定提供有效的帮助。 关键词：教学评价，EXCEL，成绩分析，正态分布。 教育评价学是教育科学领域中的一个重要的应用性很强的分支学科。在当今世界教育领域中，教育评价、教育基础理论和教育发展被认为是三大研究范围。教育是人类有目的、有计划、有组织的活动，教育活动涉及教育方案、教育活动的实施、教育活动的参与者等等，要提高学校教育活动的有效性，就必须对这些内容进行适当的评价。因此，教育评价对于学校教育的改革和发展，对于学校教育的管理和决策，都有着至关重要的作用，所以备受各国政府及其教育行政部门的重视。 在学校日常工作中，通过教育评价活动来强化管理，已受到人们的广泛重视。不论是宏观的教育行政管理还是微观的学校工作管理，都把教育评价当作一种有效的管理手段。就一所学校而言，管理水平的高低在一定程度上能反映出该校的评价工作开展得怎么样，而评价水平的高低又能体现出学校领导者的管理水平。实施素质教育的关键是教师素质的高低。为了提高教师素质，教育行政部门和学校都加大了对教师的管理力度，开展了对教师的教学评价工作。通过有效地评价教师，不仅调动了教师工作的积极性，而且进一步促进了师资队伍的建设。所以，要做一个有效的管理者，就要重视教育评价的作用。 教学评价是教育评价的重要组成部分。它以考试作为一种基础性的手段，来收集有关学生对知识的掌握程度方面的信息；以测验作为测量的手段，获得客观的数据，进行进一步的分析、综合，并作出价值上的判断。 在学校教育教学工作中，从研究的目的出发开展评价工作，就是要通过评价活动促进教育教学改革实验的进行，从而提高教育教学的科学研究水平。因此，教学评价将有助于学校及教育工作者自身进行检查、反思，并主动改进教育教学工作，从而有助于提高教育教学质量。教学常规工作中的段考、期考，不仅仅是为了测量学生的知识掌握程度，我们还应该使用现代的数理统计技术和现代信息技术来对考试成绩进行仔细、有效的分析，从中找出需要改进的教学问题，并为今后的教学改革提供依据。因此，我们就需要使用正态分布曲线来给我们的成绩分析提供一个有效的参考。 一、如何用EXCEL制作成绩分析的正态分布图呢？我们先来看一份样图：

正态分布下的累积概率

正态分布 3.1 正态分布 对于连续型随机变量而言，正态分布(normal distribution)是最重要的一种概率分布。 经验表明：对于依赖于众多微小因素；且每一因素均产生微小的或正或负影响的连续型随机变量来说，正态分布是一个相当好的描述模型。 如人的体重，因为遗传、骨骼结构、饮食、锻炼、等都对人的体重有影响，但又没有一种因素起到压到一切的主导作用。与此相类似，人的身高、考试分数等都近似地服从正态分布。 通常用： X～N(u, 2δ) (3 - 1) δ称为正态分布的总表示随机变量X服从正态分布。N表示正态分布，括号的参数u, 2 体均值(或期望)和方差。 3.1.1 正态分布的性质 (1) 正态分布曲线以均值u为中心，对称分布。 (2) 正态分布的概率密度函数呈中间高、两边低，在均值u处达到最高，向两边逐渐降低，即随机变量在远离均值处取值的概率逐渐变小。

(3) 正态曲线下的面积约有68%位于u ± δ两值之间；约有95%的面积位于u±22δ之间；而约有99.7%的面积位于u±3δ之间。 ★ (4) 两个(或多个)正态分布随机变量的线性组合仍服从正态分布。 令X 和Y 相互独立： X ～N(u X ，2x δ) Y ～N(u Y ，2y δ) 现在考虑两个变量的线性组合：W ＝a X+b Y 则 W ～N(u W ， 2w δ) ( 3 - 2 ) 其中， u W =(au X ＋bu Y ) ( 3 - 3 ) 2w δ = (22x a δ+22y b δ) (3 - 4) 例3.1 令X 表示在下沙高教区一花店每日出售玫瑰花数量， Y 表示在下沙镇一花店每日出售玫瑰花的数量，假定X 和Y 服从正态分布，且相互独立，并有： X ～N( 100，64 )，Y ～N( 150，81 ) 求两天两花商出售玫瑰花数量的期望及方差？ W ＝2X ＋2Y 根据式( 3 - 3 ) E(w)＝E( 2X+ 2Y) = 5 0 0， Var (w) = 4var(X) + 4var(Y) = 5 8 0 因此，W 服从均值为5 0 0，方差为5 8 0的正态分布，即W ～N( 5 0 0，5 8 0 )。 ★★3.1.2 标准正态分布 两个正态分布可能因为期望或方差的不同，或是期望和方差均不同而相区别。如何比较各种不同的正态分布呢？

excel正态分布图标曲线的制作过程介绍

excel有个数据分析工具，里面可以做直方图，但是正态分布图不能直接做。 若要两种图都显示，那么就需要用到函数了。 方法如下： 假若你的数据在A1:A10 1.统计数据个数；任意选个单元格，如B1，输入count(A1:A10)； 2.求最大值；如B2中输入：max(A1:A10) 3.求最小值；如B3中输入：min(A1:A10) 4.求平均值；如B4中输入：average(A1:A10) 5.求标准偏差：如B5中输入：stdev(A1:A10) 6.获得数据区间；用最大值减最小值；如B6中输入：B3-B2 7.获得直方图个数；个数的开放加1，如B7中输入：sqrt（B1）+1 8.获得直方图组距；用区间除以(直方图个数-1)，如B8中输入B7/(B7-1) 下面就开始作图了： 1.任选个空单元格：如C列第一个单元格C1，令C1等于最小值，即输入=B3 2.在C2中输入=C1+$B$8 (最小值逐渐累加，绝对引用) 3.选中C2，然后向下拉，直到数据大于最大值就可以了；比如你拉到C5了。 4.统计频数，如在D1中输入frequency（A1:A10，C1:C5）确定，然后将选中D1到D5，将光标定位到公式栏，同时按住ALT+Shift+Enter 5.统计正态分布的数据，E1中输入normdist（C1，$B$4,$B$5,0）回车；然后选中E1，下拉到E5 选择数据区域-二维堆积柱形图-确定完成，点击二维堆积柱形图的上数据图-右键-更改系列图标类型-选择折线图-图标空白处-右键-设置数据系列格式,看图吧：

----- ---- ----

------

excel利用函数制作正态分布图的方法

excel利用函数制作正态分布图的方法 Excel中的正太分布图具体该如何利用函数制作呢?接下来是小编为大家带来的excel利用函数制作正态分布图的方法，供大家参考。 excel利用函数制作正态分布图的方法函数制作正太分布图步骤1：获取正态分布概念密度 正态分布概率密度正态分布函数NORMDIST获取。 在这里是以分组边界值为X来计算： Mean=AVERAGE(A:A)(数据算术平均) Standard_dev=STDEV(A:A)(数据的标准方差) Cumulative=0(概率密度函数) excel利用函数制作正态分布图的方法图1 函数制作正太分布图步骤2：向下填充 excel利用函数制作正态分布图的方法图2 函数制作正太分布图步骤3：在直方图中增加正态分布曲线图 1、在直方图内右键选择数据添加 2、系列名称：选中H1单元格 3、系列值：选中H2:H21 4、确定、确定 excel利用函数制作正态分布图的方法图3 EXCEL中如何控制每列数据的长度并避免重复录入 1、用数据有效性定义数据长度。

用鼠标选定你要输入的数据范围，点数据-有效性-设置，有效性条件设成允许文本长度等于5(具体条件可根据你的需要改变)。 还可以定义一些提示信息、出错警告信息和是否打开中文输入法等，定义好后点确定。 2、用条件格式避免重复。 选定A列，点格式-条件格式，将条件设成公式=COUNTIF($A:$A,$A1)1，点格式-字体-颜色，选定红色后点两次确定。 这样设定好后你输入数据如果长度不对会有提示，如果数据重复字体将会变成红色。 在EXCEL中如何把B列与A列不同之处标识出来 (一)、如果是要求A、B两列的同一行数据相比较： 假定第一行为表头，单击A2单元格，点格式-条件格式，将条件设为: 单元格数值不等于=B2 点格式-字体-颜色，选中红色，点两次确定。 用格式刷将A2单元格的条件格式向下复制。 B列可参照此方法设置。 (二)、如果是A列与B列整体比较(即相同数据不在同一行)： 假定第一行为表头，单击A2单元格，点格式-条件格式，将条件设为: 公式=COUNTIF($B:$B,$A2)=0

用EXCEL制作直方图和正态分布图

制作直方图 1、数据录入 新建Excel文档，录入待分析数据（本例中将数据录入A列，则在后面引用中所有的数据记为A:A）；2 2、计算最大值、最小值、极差、分组数、分组组距 其中：极差=最大值-最小值，分组数=数据的平方根向上取整，分组组距=极差/ 分组数 3、分组 分组就是确定直方图的横轴坐标起止范围和每个小组的起止位置。选一个比最小 值小的一个恰当的值作为第一个组的起始坐标，然后依次加上“分组组距”，直 到最后一个数据值比“最大值”大为止。这时的实际分组数量可能与计算的“分 组数”有一点正常的差别。 4、统计频率 “频率”就是去统计每个分组中所包含的数据的个数。 序号分组频数频率（%） 最大值57.9 1 50.50 0 0.00 最小值50.6 2 50.91 1 0.00 极差7.3 3 51.31 0 0.00 分组数18 4 51.72 1 0.00 分组组距0.406 5 52.12 6 0.02 6 52.53 7 0.02 7 52.94 24 0.08 8 53.34 59 0.20 9 53.75 37 0.12 10 54.15 38 0.13 11 54.56 36 0.12 12 54.97 28 0.09 13 55.37 18 0.06 14 55.78 22 0.07 15 56.18 10 0.03 16 56.59 3 0.01 17 57.00 6 0.02 18 57.40 0 0.00 19 57.81 2 0.01 20 58.21 1 0.00

5、制作直方图 选中统计好的直方图每个小组的分布个数的数据源（就是“频率”），用“柱形图”来完成直方图：选中频率列下所有数据（G1:G21),插入→柱形图→二维柱形图 6、修整柱形图 选中柱形图中的“柱子”→右键→设置数据系列格式： （1）系列选项，分类间距设置为0%； （2）边框颜色：实线，白色（你喜欢的就好） （3）关闭“设置数据系列格式”窗口 10 20 30 40 50 60 70 1234567891011121314151617181920 系列1 10 20 30 40 50 60 70 1234567891011121314151617181920 频数 频数

正态分布推导

A friend of mine and I decided to try to derive the normal pdf and the thinking went along the lines of the central limit theorem which states that the mean of any probability distribution becomes normal as the number of trials increases. The derivation of this is well known. but we asked ourselves how the normal distribution was first achieved. There is another 'normal' derivation which is the binomial approximation and it is through this direction that we wondered how to derive the normal distribution from the binomial as n gets large. So the general approach we will take is to take a binomial distribution, then increase the number of samples n. (提岀一个有趣的问题是在统计分配，这是表明，标准正态分布是有效的-即从负无穷到正无穷的积分等 同于一个，并在这样做表明推导了部分正常的PDF 。 我，我的一个朋友决定尝试推导岀正常的PDF和沿中心极限定理指岀，任何概率分布的均值作为试验增加 的正常思维。 这个推导是众所周知的。但我们问自己如何正态分布首次实现。有另一种“正常”的推导，这是二项 式近似和它是通过这个方向，我们想知道如何从二项式正态分布为n变大。 因此，我们将采取的一般方法是一个二项分布，再增加样本N.的数量) Once we have done this, instead of using the horizontal lines of the distribution histogram (which would be the normal probability mass function of the binomial), we are going to 'draw' a line through each central point. （一旦我们已经做了，而不是使用分布直方图（这将是正常的概率质量函数二项式）水平线，，我们要“画 一条线"，通过每一个中心点。）