正态分布的 6 个具体例子
正态分布是所有统计中最常用的概率分布。
它具有以下属性：
- 钟形
- 对称
- 单峰——它有一个“峰值”
- 平均值和中位数相等；两者都位于分布的中心
- 大约 68% 的数据落在平均值的一个标准差范围内
- 大约 95% 的数据落在平均值的两个标准差之内。
- 大约 99.7% 的数据落在平均值的三个标准差范围内。
本教程分享了 6 个实际遵循正态分布的现实现象的示例。
示例1：婴儿的出生体重
众所周知，新生儿的出生体重呈正态分布，平均约为 7.5 磅。
美国新生儿出生体重的直方图呈钟形，通常符合正态分布：
示例 2：雄性的体型
美国男性的身高分布大致正常，平均身高为 70 英寸，标准差为 3 英寸。
所有美国男性身高的直方图显示出钟形：
示例 3：鞋码
美国男鞋尺码的分布大致呈正态分布，平均值为 10 码，标准差为 1。
所有美国男鞋尺码的直方图显示，尺码 10 处呈钟形且有单峰：
示例 4：ACT 分数
美国高中生 ACT 成绩的分布呈正态分布，平均值为 21，标准差约为 5。
所有美国高中生 ACT 成绩的直方图说明了这种正态分布：
示例 5：NFL 球员的平均退休年龄
NFL 球员的退役年龄分布呈正态分布，平均值为 33 岁，标准差约为 2 岁。
该分布的直方图具有经典的钟形形状：
例6：血压
男性舒张压呈正态分布，平均值约为 80，标准差为 20。
任何平均值的血压分布直方图都显示正态钟形分布：
其他资源
以下教程展示了其他现实生活中的概率分布的示例：
关于作者
本杰明·安德森博
大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多