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1 正态分布相关的2个相关定理
1.1 大数定律：(证明了)分布的稳定性
1.2 中心极限定理：(证明了)分布的收敛性
2 使用标准差和概率的2种思路
2.1 标准正态分布的曲线
2.2 两种使用方式
2.3 第1种：按整数倍标准差δ 作为标准使用
2.3.1 比如3δ原则 /6西格玛管理
2.3.2 还有LCL, UCL管理
2.2 第2种：按比较整的概率如95%对应的标准差使用
3 应用举例1
4 应用举例2：造成误差的原因不是样本数占总体的比例，而是样本的绝对数量！
关于正态分布，具体应用
1 正态分布相关的2个相关定理
1.1 大数定律：(证明了)分布的稳定性
- 大量试验结果稳定性
- 频率的稳定性，
- 伯努利大数定律：样本数多n变大，某个事件发生的频度 =单次试验内发生的概率
- 泊松大数定律： 样本数多n变大，样本平均值估计 =总体平均值
1.2 中心极限定理：(证明了)分布的收敛性
- 分布的收敛性
- 随机变量（如多次取样的均值）会逐渐符合某一分布：正态分布
- 二项分布的极限分布是正态分布
- 无论一组变量独立同分布，不管本身符合什么分布，但是有u和 δ^2。这组变量的样本平均数(多次抽样的平均数分分布)就服从 u和 δ^2/N的正态分布
2 使用标准差和概率的2种思路
2.1 标准正态分布的曲线
- 标准正态分布曲线，曲线下的面积可以表示概率
- 曲线上的每个点，都是Xi值的标准值
- 标准值=xi-u/sd
2.2 两种使用方式
- 我们根据不同的需要，确定了我们使用 2δ 还是2.58δ
- 如果有可能，我们使用其他标准的δ 都有可能，关键是根据需求来
- 当我们需要以整数δ为标准来看概率时，选择 δ，2δ，3δ等
- 当我们需要以比较整的概率时比如95%，99%时，比如做假设检验的适合，选择 1.96δ，2.58δ等
2.3 第1种：按整数倍标准差δ 作为标准使用
按照 -3δ，-2δ，-1δ，1δ，2δ，3δ 这样的整数倍δ来划分区间
- 3δ，49.8%，99.99%
- 2.58δ，49.5%，99%
- 2δ，47.7%，95.45%
- 1.96δ，47.5%，95%
- δ，34.1%，68.5%
- -δ，34.1%，68.5%
- -1.96δ，47.5%，95%
- -2δ，47.7%，95.45%
- -2.58δ，49.5%，99%
- -3δ，49.8%，99.99%
2.3.1 比如3δ原则 /6西格玛管理
- 标准正态分布与概率，3δ原则
- 不同的标准差δ对应不同的概率
- 按照几倍δ，去找对应的概率，68.5%，95.45%，99.99%等
2.3.2 还有LCL, UCL管理
- LCL“Low control limit 一般对应-3δ
- UCL：UP control limit 一般对应+3δ
2.2 第2种：按比较整的概率如95%对应的标准差使用
按概率 90% 95% 99%等比较整的概率去划分标准正态分布的区间
- 3δ，49.8%，99.99%
- 2.58δ，49.5%，99%
- 2δ，47.7%，95.45%
- 1.96δ，47.5%，95%
- δ，34.1%，68.5%
- -δ，34.1%，68.5%
- -1.96δ，47.5%，95%
- -2δ，47.7%，95.45%
- -2.58δ，49.5%，99%
- -3δ，49.8%，99.99%
3 应用举例1
- 使用样本均值 + 总体的标准差，去估计 总体均值的范围
- 使用样本均值 + 总体的标准差（样本标准差），去估计 总体均值的范围
我们如果只有1个样本，少数样本，虽然不能直接推算总体样本，但是可以这么估计范围。
比如在95%区间内
总体均值-1.96*标准差/sqrt(n) <= 样本平均值<=总体均值-1.96*标准差/sqrt(n)
因此
总体平均值<=样本平均值+1.96*标准差/sqrt(n)
总体平均值>=样本平均值-1.96*标准差/sqrt(n)当样本数量n一直增大后
总体平均值<=样本平均值+1.96*标准差/sqrt(n)=样本平均值+0
总体平均值>=样本平均值-1.96*标准差/sqrt(n) =样本平均值-0
总体平均值=样本平均值如果范围从95%→99%后，形象的看为什么置信区间变大了
总体平均值<=样本平均值+2.58 *标准差/sqrt(n)
总体平均值>=样本平均值-2.58 *标准差/sqrt(n)
范围变大，95%-99%，也就是置信区间变大了。而拒绝的空间α就很小了。这个计算实际存在理论上的问题。但是实际上我们容易得到样本均值，但很难得到总体标准差，而如果用样本的标准差去替代总体的，也是个办法，因为样本方差的分母从N改为(N-1)=总体方差，所以还是可以行得通的，但是肯定是有误差的。
4 应用举例2：造成误差的原因不是样本数占总体的比例，而是样本的绝对数量！
- 一个更奇怪的公式
- 95%时
- 样本p-1.96*sqrt((N-n)/(N-1)*p*(1-p)/n) <总体P< 样本p+1.96*sqrt((N-n)/(N-1)*p*(1-p)/n)
- 而(N-n)/(N-1) 样本数量n比较小时，趋近于1，故意忽略
- 样本p-1.96*sqrt(p*(1-p)/n) <总体P< 样本p+1.96*sqrt(p*(1-p)/n)
- 造成误差的原因
- 不是样本数占总体的比例，而是样本的绝对数量！
- 反常识！