通過手工數字化地形圖實驗,得出誤差的統計分佈服從正態分佈.
吉爾布瑞特規律認為，企業的成長是一個隨機過程，進而導致企業規模分佈收斂於對數正態分佈。
大多數的會計統計模型是以財務比率的正態分佈為假設前提。
運用全概率法，推導出強度為正態分佈，應力為其它分佈式可靠度全概率求解表達式。
價格模式:以固定價格計算模型,一般確定*的定價模型,數正態分佈的價格模型,泊松價格模型.
依據實際測量數據，論*了平面交叉口綠燈轉紅燈時車流堵塞波的推進速度滿足正態分佈假設，其擬合優度高於泊松分佈假設。
不過理科卷中一些常見知識沒有考查,比如命題與邏輯、排列組合、三角函數的圖像和變換、雙曲線、積分、正態分佈、**檢驗等。
在樣本數據精確，統計假設模糊的情形，以控制出現兩類錯誤的概率為目的，研究了對數正態分佈下的模糊假設檢驗問題。
六西格瑪黑帶應熟悉常用的概率分佈，包括超幾何分佈、二項式分佈、泊松分佈、正態分佈、指數分佈、卡方分佈、學者t分佈和f分佈。
桑園內南方*螂卵塊屬聚集分佈，在桑樹上的分佈高度屬對數正態分佈。
當樣本容量變大時是否估計量會漸近地趨向於正態分佈？
運用“等效”理論，將非正態分佈在設計點處轉換為一個等效的正態分佈，然後用一次二階矩的迭代法求解可靠度。
可能是正態分佈，也就是高斯分佈，只要有平均值和標準偏差值，你就可以進行調用，大部分的值都是集中在平均值附近的。
然而，這是否反映了巨噬細胞功能障礙，或者反映了鋁清除能力和局部組織反應的人羣正態分佈中的尾端部分，目前對此尚無定論。
喬木層株數隨胸徑分佈呈現截尾正態分佈。
給出正態分佈情況下動態*結果的拒絕域，提出非正態分佈情況下確定拒絕域的兩步*法。
老果園土壤和新果園土壤全*濃度都服從自然對數正態分佈。
可避免的不一致*可能導致多重模態分佈或非正態分佈，可能會對應用程序*能造成可度量的影響。
“所報道的這些數字總是很驚人，”舍基表示，除了正態分佈的鐘形曲線沒有偏差，差異無處不在，帕累託分佈的現象到處都有。
這是一個很好的柱形圖,它能告訴我我獲得的值是多少，我們下一次還會講到這個柱形圖,並且會講到為什麼它被稱作,正態分佈。
結果表明：三塊實驗田均為對數正態分佈。
研究表明，在含有絮凝緩衝液的模擬系統中，自絮凝酵母顆粒粒徑分佈符合對數正態分佈。
針對法方程呈現病態且觀測值受到污染而不嚴格服從正態分佈的情況，探討運用擬準檢定法抗禦粗差，用嶺估計改善法方程的病態*。
這就是正態分佈,也叫做高斯分佈,這是一個連續分佈。
求出了正態分佈的平均偏差，並由此給出了正態總體標準差的兩種新估計。
然而統計數據並不能説明所有問題，正態分佈曲線只不過是瞬間快照。
結論適用於非正態分佈的配對資料。
貝葉斯神經網絡中，每個權值和誤差被視為隨機變量，它們的先驗概率分佈是遵從正態分佈的。
這時，算出正態分佈的總和，我們便得到了總投資額，也畫出了“s型曲線”，即許多人在研究一段時間內的技術創新時所熟知的一種曲線。
湯姆説寵物主折*出家庭人口統計特徵的鐘形曲線(譯註：正態分佈曲線)。
像大多數人口分佈一樣，進行某種活動時的經驗的人數分佈遵循着經典的正態分佈統計曲線。
股價波動服從隨機高斯分佈或者正態分佈的假設是不正確的。
這些變量可能是不可避免的，但是它們是形成正態分佈的原因之一。
結果表明，滬銅期貨價格不服從正態分佈，價格之間存在長記憶*，從而對有效市場假説提出了質疑。
收入不平等的正態分佈曲線最大的一部分從中產階級底線中移開，由此，大量中產階級擺脱了貧困，儘管如此，十分靠近邊界的也不在少數。
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