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知识拓展:高斯与正态分布

  高斯与正态分布


                      高斯.jpg

  1809年,高斯(Carl Friedrich Gauss,1777—1855)发表了其数学和天体力学的名著《绕日天体运动的理论》。在此书末尾,他写了一节有关“数据结合”(data combination)的问题,实际涉及的就是这个误差分布的确定问题

   他的做法与拉普拉斯相同。但在往下进行时,他提出了两个创新的想法。一是他不采取贝叶斯式的推理方式,测量误差是由诸多因素形成,每种因素影响都不大。按中心极限定理,其分布近似于正态分布是势所必然。其实,早在1780年左右,拉普拉斯就推广了狄莫佛的结果,得到了中心极限定理的比较一般的形式。可惜的是,他未能把这一成果用到确定误差分布的问题上来。高斯的第二点创新的想法是:他把问题倒过来,先承认算术平均是应取的估计,然后去找误差密度函数条件下才能成立,这就是正态分布。一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ=0,σ2=1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。

  正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

  高斯这项工作对后世的影响极大,他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称,后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他,也是出于这一工作。高斯是一个伟大的数学家,重要的贡献不胜枚举。但现今德国10马克的印有高斯头像的钞票,其上还印有正态分布的密度曲线。这传达了一种想法:在高斯的一切科学贡献中,其对人类文明影响最大者,就是这一项。



下一节:知识拓展:正态分布的应用——高尔顿钉板试验

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第一章 随机事件及其概率

-第一节 基本概念

--1.1.1 概率论的起源

--1.1.2 三个基本概念(随机试验、样本空间、随机事件)

--1.1.3 事件的关系

--1.1.4 事件的运算规则和综合例子讲解

--讨论题:互斥事件与对立事件的异同

--概率论的起源和发展课件

--三个基本概念课件

--知识拓展:概率论起源与发展

--事件的关系课件

--事件的运算规则和综合例子讲解课件

--第一章第一节作业

-第二节 事件的概率

--1.2.1 频率及概率的统计定义、概率的定义

--1.2.2 概率的性质

--讨论题:概率的有限可加性与可数可加性

--概率的定义课件

--概率的性质课件

--知识拓展:柯尔莫哥洛夫与概率公理

--概率的定义课件

--概率的性质课件

--第一章第二节作业

-第三节 古典概率

--1.3.1 古典概率

--1.3.2 几何概率

--讨论题:古典概型与几何概型

--古典概率课件

--知识拓展:几何概型之蒲丰投针问题(圆周率估算的一种方式)

--知识拓展:古典概率之球员生日问题

--几何概型课件

--第一章第三节作业

-第四节 条件概率

--1.4.1 条件概率的定义

--1.4.2 条件概率的计算

--1.4.3 乘法公式

--1.4.4 全概率公式定义及其理解

--1.4.5 全概率公式的例题讲解

--1.4.6 贝叶斯公式定义及其理解

--1.4.7 贝叶斯公式的例题讲解

--讨论题:条件概率与积事件的概率

--讨论题:全概率公式与贝叶斯公式的适应性

--乘法公式课件

--知识拓展:三门概率问题

--知识拓展: 全概率公式与点子多赢的概率计算

--知识拓展:贝叶斯公式与艾滋病检查

--知识拓展:贝叶斯公式与AI

--条件概率的定义课件

--条件概率的计算课件

--贝叶斯公式课件

--贝叶斯公式计算课件

--全概率公式课件

--全概率公式计算课件

--第一章第四节作业

-第五节 事件的独立性

--1.5.1 事件的独立性

--1.5.2 多个事件的独立性

--讨论题:独立与互斥的关系

--知识拓展:独立性的应用

--事件的独立性课件

--多个事件的独立性课件

--第一章第五节作业

第二章 一维随机变量及其分布

-第一节 随机变量的定义

--2.1 随机变量的定义

--讨论题:引入随机变量的目的

--随机变量的定义课件

--第二章第一节作业

-第二节 分布函数的定义

--2.2 分布函数的定义

--讨论题:分布函数的定义

--分布函数的定义课件

--知识拓展:非离散、非连续的随机变量及其分布函数的特例

--第二章第二节作业

-第三节 离散型随机变量

--2.3.1 离散型随机变量得定义及分布律

--2.3.2 两点分布和二项分布

--2.3.3 泊松分布

--讨论题:离散型随机变量的分布表示

--第二章第三节作业

--离散型随机变量定义课件

--知识拓展:二项分布与几何分布

--知识拓展:泊松分布的应用与泊松流

--两点分布与二项分布课件

--泊松分布课件

-第四节 连续型随机变量

--2.4.1 连续型随机变量的定义

--2.4.2 密度函数的例题讲解

--2.4.3 均匀分布

--2.4.4 指数分布

--2.4.5 正态分布的定义

--2.4.6 正态分布的实际应用

--讨论题:密度函数的不连续点

--讨论题:密度函数的连续性

--讨论题:连续性随机变量X=x的概率

--讨论题:连续型随机变量的分布表示

--正态分布的定义课件

--正态分布的实际应用课件

--知识拓展:指数分布的应用与推导

--知识拓展:正态分布在机械可靠性设计中的应用

--均匀分布课件

--密度函数的例题讲解课件

--指数分布课件

--连续型随机变量的定义课件

--第二章第四节作业

-第五节 一维随机变量函数的分布

--2.5.1 一维离散型随机变量函数的分布

--2.5.2 一维连续型随机变量函数的分布1

--2.5.3 一维连续型随机变量函数的分布2

--讨论题:求随机变量函数的密度函数的两种方法

--知识拓展:连续型随机变量函数的分布及其应用

--一维离散型随机变量函数的分布课件

--一维连续型随机变量函数的分布1课件

--一维连续型随机变量函数的分布2课件

--第二章第五节作业

第三章 多维随机变量及其分布

-第一节 多维随机变量的联合分布

--3.1.1 二维随机变量的联合分布

--知识拓展:随机信号的多维概率分布与密度

--二维随机变量联合分布定义及其性质课件

--第三章第一节作业

-第二节 二维离散型随机变量

--3.2.1 二维离散型随机变量

--二维离散型随机变量课件

--第三章第二节作业

-第三节 二维连续型随机变量

--3.3.1 二维连续型随机变量

--知识拓展:二维随机变量的概率分布与密度的图解

--二维连续性随机变量课件

--第三章第三节作业

-第四节 边缘分布

--3.4.1 离散型随机变量的边缘分布

--3.4.2 连续型随机变量的边缘分布

--讨论题:联合分布与边缘分布的关系

--知识拓展: 边缘密度的几何图解

--离散型随机变量的边缘分布课件

--连续型随机变量的边缘分布课件

--第三章第四节作业

-第五节 随机变量的独立性

--3.5.1 随机变量的独立性

--讨论题:随机变量的独立性与事件独立性的对比

--随机变量的独立性课件

--第三章第五次作业

第四章 随机变量的数字特征

-第一节 随机变量的数学期望

--4.1.1 数学期望的定义

--4.1.2 常见随机变量的数学期望

--4.1.3 随机变量函数的数学期望

--讨论题:数学期望与均值的理解

--第四章第一节作业

--数学期望的定义课件

--常见随机变量的数学期望课件

--随机变量函数的数学期望课件

--知识拓展:数学期望的由来

-第二节 随机变量的方差

--4.2.1 随机变量方差定义及其计算

--4.2.2 常见随机变量的方差

--4.2.3 随机变量方差的性质

--4.2.4 数学期望与方差的例题讲解

--讨论题:方差的意义

--讨论题:方差的大小

--第四章第二节作业

--知识拓展:方差的应用与风险型决策模型

--方差的定义与计算课件

--常见分布的方差课件

--方差的性质课件

--数学期望和方差的应用课件

第五章 极限定理

-第一节 大数定律

--5.1.1 切比雪夫不等式

--5.1.2 大数定律

--讨论题:依概率收敛的理解

--第五章第一节作业

--知识拓展:大数定理与蒙特卡洛模拟

--切比雪夫不等式课件

--大数定律课件

-第二节 中心极限定理

--5.2.1 独立同分布中心极限定理及原理

--5.2.2 拉普拉斯中心极限定理及原理

--二项分布近似计算的两种方法

--讨论题:中心极限定理的对比

--第五章第二节作业

--知识拓展:高斯与正态分布

--知识拓展:正态分布的应用——高尔顿钉板试验

--独立同分布中心极限定理课件

--拉普拉斯中心极限定理课件

知识拓展:高斯与正态分布笔记与讨论

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