一般正态分布的x值减去其均值再除以其西格玛水平所得的z值就是对应标准正态分布的x值。再通过标准正态分布表就可以算出其概率。这时候的z值也是这个一般正态分布在这个概率下的西格玛水平。
求证:假设X~N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ~N(0,1).
证明:因为X~N(μ,σ^2),
所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}.
(注:F(y)为Y的分布函数,Fx(x)为X的分布函数)
而F(y)=P(Y≤y)=P((X-μ)/σ≤y)
=P(X≤σy+μ)=Fx(σy+μ)
所以p(y)=F'(y)=F'x(σy+μ)*σ=P(σy+μ)*σ
=[(2π)^(-1/2)]*e^[-(x^2)/2]
从而,N(0,1)
图形特征
集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。
对称性:正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。
均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。
曲线与横轴间的面积总等于1,相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。
关于μ对称,并在μ处取最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点,形状呈现中间高两边低,正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。
以上内容参考: