2) двугорбой кривой
3) несимметричной кривой, скошенной влево
4) колоколообразной кривой (верно)
Объяснение:
Нормальное распределение случайной величины является одним из наиболее распространенных в статистике. Оно представляет собой колоколообразную кривую, которая описывает частоту возникновения случайных значений данной величины. График нормального распределения имеет симметричную форму и центрирован относительно среднего значения.
Важно отметить, что нормальное распределение может быть использовано для аппроксимации многих естественных явлений. Например, рост людей, уровень IQ или результаты статистических исследований могут быть описаны нормальным распределением.
Ключевые параметры нормального распределения — это математическое ожидание (среднее значение) и стандартное отклонение (мера разброса значений относительно среднего). На основе этих параметров можно вычислить вероятность того, что случайная величина примет определенное значение или попадет в определенный диапазон значений.
Нормальное распределение имеет множество свойств и применений. Оно играет важную роль в статистике, экономике и естественных науках. Поэтому понимание основных концепций и свойств нормального распределения является необходимым для всех, кто работает с данными и статистическими методами.
Нормальное распределение случайной величины является одним из наиболее распространенных типов вероятностных распределений. Оно описывает многие естественные и социальные явления, такие как рост людей, результаты измерений, частоты появления ошибок в производственном процессе и т.д.
Колоколообразная кривая нормального распределения имеет симметричную форму и определяется двумя параметрами: математическим ожиданием и стандартным отклонением. Математическое ожидание определяет положение кривой относительно оси абсцисс, а стандартное отклонение – ее ширину.
Важным свойством нормального распределения является то, что около 68% значений случайной величины попадают в интервал одного стандартного отклонения в обе стороны от среднего значения (68-95-99 правило). Это делает нормальное распределение удобным инструментом для прогнозирования будущих значений на основе предыдущих результатов.
Также следует отметить, что при большом объеме выборки, оценки параметров нормального распределения становятся более точными и приближаются к истинным значениям. Поэтому, если случайная величина имеет нормальное распределение, можно с высокой точностью предсказать, какое значение она примет в будущем.
В целом, нормальное распределение – очень важный инструмент для статистического анализа данных и принятия решений на основе вероятностной оценки. Использование этого распределения позволяет сделать многие выводы из данных и получить интересные результаты.