【摘 要】
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<正> 一直以来,人们大多认为正态分布(Normal Dis-tribution)是最常见、在通常情况下应有的分布,(这从其名称就可见一斑——“normal”的本义就是“正常的、通常的”意思)因
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<正> 一直以来,人们大多认为正态分布(Normal Dis-tribution)是最常见、在通常情况下应有的分布,(这从其名称就可见一斑——“normal”的本义就是“正常的、通常的”意思)因而在分析数据时,都自然的将正态分布作为确定模型的依据,径直作出“正态”的预设.从正态分布的函数(公式1)看,一个正态分布只取决于两个参数:μ(位置参数)和σ(离散度参数).基于正态分布的这一特征,人们在描述一组变量的数量特征时,习惯于只考虑其集中趋势和离散趋势,但是还有一个重要的特征:分布形状却一直没有得到重视.
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