如何计算一组数据集中分布的区间
正态分布的参数区间？
正态分布的参数区间？
（1）μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。正态分布以x μ 为对称轴，左右完全对称。正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于μ .
（2） σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。σ也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。 正态曲线下面积的分布规律：如果用其标准差作为衡量单位，则以均数为中心，正负1个标准差内，即（μ-σ，μ σ）区间内，
三西格玛计算公式？
3西格玛原则是
（mu-，mu ）的数值分布概率为0.6827。
（mu-2，mu 2）中的数值分布概率为0.9545。
（mu-3，mu 3）中的数值分布概率为0.9973。
在正态分布中，表示标准差，mu表示平均值。x u是图像的对称轴。
结果表明，y值几乎全部集中在（mu-3，mu 3）区间，超过区间的概率小于0.3%。
扩展资料：
1、6西格玛340次失败/百万次机会-卓越的管理、强大的竞争力和忠诚的客户。
2、5西格玛230次失败/百万次机会-卓越的管理、强大的竞争力和忠诚的客户。
3、4西格玛或四西格玛6210次失败/数百万次机会-意味着更好的管理和运营能力，并满足客户。
4、3西格玛或三西格玛66800次失败/数百万次机会-意味着普通的管理和缺乏竞争力。
5、2西格玛308000次失败/百万次机会-这意味着企业三分之一的资源每天都在浪费。
6、西格玛或一西格玛69万次失败/百万次机会-三分之二每天犯错的企业无法生存。
六西格玛的原则是，如果你发现项目中有多少缺陷，你可以找出如何系统地减少缺陷，使项目尽可能完美。企业要达到六西格玛标准，其误差率不能超过万分之三十四。
正态分布的期望和方差？
在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。
正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。
其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ 0,σ 1的正态分布。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ 0,σ 1时的正态分布是标准正态分布。
在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）（x-μ）^2 f（x） dx
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度