标准正态分布的拐点具体是什么
正态分布的含义是什么？
正态分布的含义是什么？
正态分布是一种概率分布。；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是服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 )。；服从正态分布的随机变量的概率规律为取与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。
二项分布和标准正态分布乘积？
一、两者的图像特点不同：
1、二项分布的图像特点：当（n 1）p不为整数时，二项概率P{Xk}在k[(n 1)p]时达到最大值；当（n 1）p为整数时，二项概率P{Xk}在k(n 1)p和k(n 1)p-1时达到最大值。
2、正态分布的图像特点：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。
二、两者的性质不同：
1、二项分布的性质：当p≠q时，直方图呈偏态，pq与pq的偏斜方向相反。如果n很大，即使p≠q，偏态逐渐降低，最终成正态分布，二项分布的极限分布为正态分布。
故当n很大时，二项分布的概率可用正态分布的概率作为近似值。一般规定：当pq且np≥5，或pq且nq≥5，这时的n就被认为很大，可以用正态分布的概率作为近似值了。
2、正态分布的性质：由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
三、两者的提出者不同：
1、二项分布的提出者：二项分布是由伯努利提出的概念。
2、正态分布的提出者：C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了正态分布。