直方图怎么判断是不是正态分布 带正态曲线的直方图分析？

直方图怎么判断是不是正态分布

带正态曲线的直方图分析？

带正态曲线的直方图分析？

直方图的分组是大量数据的简化。如果数据很多，分组比较密集，那么直方图就会逼近和曲线，这样得到的平滑曲线就是产品数据的分布曲线，反映了产品背后的统计规律。正态分布图是一种特殊的曲线图，其特点是 "钟形 "，由符合正态分布的数据拟合的图形是正态曲线图。

有限次测量结果的偶然误差遵循什么分布？

测量误差主要分为系统误差和偶然误差。系统误差呈规律性分布，有明显的倾向性，如仪器误差和人为误差不服从正态分布。偶然误差呈正态分布，即非常大的绝对误差和非常小的绝对误差相对较少，而中间部分的误差相对较多。偶然误差的四个特征:

1.范围(有界性)在一定的观测条件下，偶然误差的绝对值不大于一个极限值。

2.绝对值小的错误出现的频率大，绝对值大的错误出现的频率小。

3.符号绝对值相等(相等)的正负误差出现的频率大致相等。

4.累积抵消当观测值无限增加时，偶然误差的算术平均值趋近于零。每个误差区间上矩形条的面积代表误差发生的频率-频率直方图。在一定的观测条件下，对应一定的误差分布，当n趋于无穷大，dδ趋于0时，每个长正方形顶部的虚线逐渐变成一条光滑的曲线——误差分布曲线。偶然误差的频率分布随着n的增加而增加，以正态分布为极限。

测量数据服从正态分布说明什么？

直观上，如果把数据分布直方图画成符合正态分布钟形曲线，就可以理解为符合正态分布。

如果需要定量分析，可以用KS、AD检验、W检验等方法检验一组数据是否符合正态分布。

什么情况下正态分布是二项分布？

二项式分布是离散的，而正态分布是连续的。当二项分布的n值趋于无穷大时，二项分布可近似视为正态分布。正态分布的图像是钟形曲线，而二项分布的图像是直方图，直方图的顶部可以近似连接成一条钟形曲线。

茎叶图分布特征描述？

茎叶图也叫 "枝叶图 "。它的思路是将数组中的数字按照位数进行比较，把大小基本不变或者变化不大的数字作为主干(干)，把大小变化较大的数字列为主干后面的分支(叶)，这样你就可以清楚地看到每个主干后面的数字，以及每个数字是多少。

茎叶图有三列:左列是数系计数，是向上(或向下)累加到中心的数值，中心的数字(带括号)表示最数组的个数；中间一栏代表词干，即变化不大的位数；右边是数组中的变更位，它以一定的间隔一个接一个地列出了数组中每次变更的编号，比如从树枝上画出来的叶子是一样的，所以人们形象地称之为茎叶图。

茎叶图是一种类似直方图的特殊工具，但又不同于直方图。茎叶图保留了原始数据的信息，而直方图丢失了原始数据的信息。将茎叶图的茎叶逆时针旋转90度，其实就是一个直方图，从中可以统计出次数，计算出每个数据段的频率或百分比。所以我们可以看到分布是接近正态分布还是单峰偏态分布。

茎叶图在质量管理中的作用类似于直方图，但通常用作更详细的分析阶段。因为是由数字组成的直方图，所以我们在对比直方图的时候，一般会用专业的软件来绘制。