Применяется ли эмпирическое правило к асимметричным распределениям?
Применяется ли эмпирическое правило к асимметричным распределениям?

Видео: Применяется ли эмпирическое правило к асимметричным распределениям?

Видео: Применяется ли эмпирическое правило к асимметричным распределениям?
Видео: Нормальное Распределение за 6 Минут 2024, Ноябрь
Anonim

1 ответ. Нет, правило специфичен для нормального распределения и не нужно подать заявление к любому ненормальному распределение , перекошенный или иным образом. Рассмотрим, например, униформу распределение на [0, 1].

В связи с этим, для каких распределений населения можно использовать эмпирическое правило?

Эмпирическое правило - это утверждение о нормальные распределения . В вашем учебнике используется сокращенная форма этого правила, известная как правило 95%, потому что 95% - это наиболее часто используемый интервал. Правило 95% гласит, что примерно 95% наблюдений попадают в два интервала. Стандартное отклонение среднего на нормальное распределение.

Кроме того, как эмпирическое правило связано с нормальным распределением? В Эмпирическое правило заявляет, что почти все данные лежат в пределах 3 стандартных отклонений от среднего для нормальное распределение . Под этим правило , 68% данных попадают в одно стандартное отклонение. Девяносто пять процентов данных находятся в пределах двух стандартных отклонений. В пределах трех стандартных отклонений 99,7% данных.

Кроме того, когда нельзя использовать эмпирическое правило?

В Эмпирическое правило это ОЦЕНКА, поэтому ты не должен использовать это если вопрос конкретно не спрашивает ты решать используя эмпирический (или 68-95-99,7) Правило . Нарисуйте нормальную кривую с линией посередине и тремя линиями по бокам.

Что такое формула эмпирического правила?

Эмпирическое правило (68-95-99.7): Простое определение эмпирическое правило утверждает, что для нормального распределения почти все данные будут находиться в пределах трех стандартных отклонений от среднего. В эмпирическое правило можно разбить на три части: 68% данных попадают в первое стандартное отклонение от среднего.

Рекомендуемые: