3.标准正态分布n(o,1)的分位数
分位数是一个基本概念,这里结合标准正态分布n(0,1)来叙述分位数概念。对概率等式 p(u≤1.282)=0.9,有两种不同说法:
(1) 0.9是随机变量u不超过1.282的概率。
(2) 1.282是标准正态分布n(0,1)的0.9分位数,也称为90%分位数或90百分位数,记为 。
后一种说法有新意,o.9分位数 。,把标准正态分布密度函数 下的面积分为左右两块,左侧一块面积恰好为o.9,右侧一块面积恰好为o.1,见图1.2-18。
一般说来,对介于0与1之间的任意实数 ,标准正态分布n(o,1)的 分位数是这样一个数,它的左侧面积恰好为 ,它的右侧面积恰好为l— (详见图1.2-19)。用概率的语言表示,u(或它的分布)的 分位数 是满足下面等式的实数:
p(u≤ )= 分位数 亦可用标准正态分布表从里向外查得,尾数可用内插法得到,比如0.95的分位数 可先查得:
由于概率0.95恰好介于0.9495与0.9505中问,故 。
0.5分位数,即50%分位数,也称为中位数,在标准正态分布n(o,1)场合, 。
当标准正态分布的 分位数 亦可从附表1—3直接查得。
4.有关正态分布的计算
现在转入正态分布的计算。正态分布计算基于下面的重要性质。
性质1: 设x~n( ),则 。
此性质表明,任一个正态随机变量x(服从正态分布的随机变量)经过标准化变换(x- )/ 后都归一到标准正态变量u。这里标准化变换是指正态变量减去其均值后再除以相应的标准差。比如:
若x~n(10 , ),通过标准化变换 ~n(0,1);
若y~n(2, ),通过标准化变换 ~n(0,1);
两个正态变量及其标准化变换后的分布的示意图见图1.2—21。
性质2:设 ,则对任意实数 有:
(1) (2) (3) 其中ф(˙)为标准正态(累积)分布函数,其函数值可从附表1—2中查得。
[例1.2-13] 设x~n(10, )和y~n(2 , ),概率p(8< x <14)和p(1.7< y <2.6)各为多少?
首先对每个正态变量经过各自的标准化变换得到标准正态变量,这个过程见图1.2—22。根据性质2中(3),让区间端点随着标准化变换而变化,最后可得:
从这个例子可以看到标准化变换在正态分布计算中的作用,各种正态分布的计算都可通过一张标准正态分布表来实现,关键在于标准化变换。
来源:考试网-质量工程师考试