ความแตกต่างระหว่างการแจกแจง Gaussian และการแจกแจงแบบปกติ: การแจกแจงแบบ Gaussian vs การแจกแจงแบบปกติ
Gaussian vs. Normal Distribution แรกและสำคัญที่สุดการแจกแจงแบบปกติและการกระจายแบบ Gaussian ใช้เพื่ออ้างถึงการแจกจ่ายเดียวกันซึ่งอาจเป็นส่วนที่พบมากที่สุดในทฤษฎีทางสถิติ
สำหรับตัวแปรสุ่ม x กับการแจกแจง Gaussian หรือ Normal ฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็น P (x) = [1 / (σ√2π)] e ^ (- (x-μ)
2 / 2σ 2 ); โดยที่μคือค่าเฉลี่ยและσคือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน โดเมนของฟังก์ชันคือ (-∞, + ∞) เมื่อวางแผนจะให้เส้นโค้งระฆังที่มีชื่อเสียงซึ่งมักอ้างถึงในสังคมศาสตร์หรือเส้นโค้งแบบ Gaussian ในวิทยาศาสตร์ทางกายภาพ การแจกแจงแบบปกติเป็น subclass ของการกระจายรูปไข่ นอกจากนี้ยังสามารถพิจารณาเป็นกรณี จำกัด ของการแจกแจงแบบสองชั้นซึ่งขนาดของกลุ่มตัวอย่างเป็นอนันต์
การกระจายแบบปกติมีลักษณะเฉพาะที่ไม่เหมือนใคร สำหรับการแจกแจงแบบปกติค่าเฉลี่ย, โหมด, และมัธยฐานจะเหมือนกันซึ่งคือμ ความเบ้และ kurtosis เป็นศูนย์และเป็นการกระจายอย่างต่อเนื่องเพียงอย่างเดียวกับ cumulants ทั้งหมดที่อยู่นอกเหนือจากสองค่าแรก (ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน) เป็นศูนย์ มันทำให้ความหนาแน่นของฟังก์ชันที่มีเอนโทรปีสูงสุดสำหรับค่าของพารามิเตอร์μและσ2 การแจกแจงแบบปกติจะขึ้นอยู่กับทฤษฎีบทขีด จำกัด กลางและสามารถตรวจสอบโดยใช้ผลการปฏิบัติตามสมมติฐานการแจกแจงแบบปกติสามารถใช้เป็นมาตรฐานโดยใช้การเปลี่ยนแปลง z = (X-μ) / σซึ่งแปลงเป็นรูปแบบการกระจายของμ = 0 และσ = σ 2
= 1 การแปลงนี้ช่วยให้สามารถอ้างอิงถึงตารางค่าที่เป็นมาตรฐานได้ง่ายและช่วยให้สามารถแก้ปัญหาเกี่ยวกับฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นและฟังก์ชันการแจกแจงสะสมได้ง่ายขึ้นการแจกแจงแบบปกติสามารถแบ่งได้เป็น 3 คลาส การแจกแจงแบบปกติที่แน่นอนการแจกแจงแบบปกติและการแจกแจงแบบปกติหรือแบบจำลอง การแจกแจงแบบปกติเกิดขึ้นตามธรรมชาติ ความเร็วของอุณหภูมิสูงหรือโมเลกุลของก๊าซในอุดมคติและสถานะพื้นของเครื่องควอลิกออสซิลเลเตอร์ควอไทม์แสดงการแจกแจงแบบปกติ การแจกแจงปกติตามปกติเกิดขึ้นในหลาย ๆ กรณีที่อธิบายโดยทฤษฎีบทขีดกลางกลาง การกระจายความน่าเป็นสองส่วนและการแจกแจง Poisson ซึ่งไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องตามลำดับแสดงความคล้ายคลึงกับการแจกแจงแบบปกติที่มีขนาดตัวอย่างสูงมาก ในทางปฏิบัติในการทดลองทางสถิติส่วนใหญ่เราถือว่าการแจกแจงเป็นเรื่องปกติและทฤษฎีแบบจำลองดังต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับสมมติฐานดังกล่าวเป็นผลให้พารามิเตอร์สามารถคำนวณได้ง่ายสำหรับประชากรและกระบวนการอนุมานกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Gaussian Distribution และ Normal Distribution?
• Gaussian distribution และการแจกแจงแบบปกติจะเหมือนกัน