真对不起兴冲冲点进来的人,并没有更新进度。

(期末考完了还没回家闲着没事干)

期末复习的时候把概率系统的学了一遍,正巧又想起了上一篇中提到标准差等等内容时有失偏颇。让我们来理一理其中那组数据所表达的意义。

原文是这样的:

“然后,这是120年前的有关男性阴茎长度的调查。样本2000人,阴茎平均长度为17.8cm,标准差2.5cm”

“那么,12.7cm,对吧?”

“这个数字在120年前变成了96.4%,也就是说,长度仅仅超过了3.6%的受调查者。而且,远远低于偏差下限,和平均值的差甚至比标准差大了一倍多,完全脱离了正常范畴。也就是说,和正常相比小的可怜的尺寸。毕竟是3.6%,这样的推测是合理的。”

提炼关键信息:均值17.8,标准差2.5,特殊样本12.7

标准差的意义是什么呢?具体的可以去百度,简单来说是方差开根号(方差小学就学过)。但有如果要用来进行参考就不得不提到切比雪夫不等式:

P{|X−μ|<ε}≥1−σ²/ε²

其中X即是文中主角的长度12.7,μ则是该组数据的数学期望(这样的调查属于古典概型,其均值即为数学期望)17.8,σ是标准差。

切比雪夫不等式的意义是:在正态分布中(可以想象成中间胖两头窄的椭圆形分布),数学期望(文中均值)为椭圆中轴线,椭圆面积就是各样本的分布情况(简而言之,越靠中间越多,越靠两边越少)。

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