统计学习之正态分布

正态分布：
当一件事是由多种相互不关联的因素影响，其分布累加区域正态分布，即中间值数量占多数；
标准正态分布：为了避免每一种分布都建立一个查表，需把他们进行转化成标准正态分布，x-u/delta，标准正态分布即可查表；
大数定律：随着样本数量增大，其规律趋于一致，而非不确定，其确定性概率增大；
当样本数量增多时，其正态分布逐渐满足，(u,delta/sqrt(n))的正态分布，也即，随着样本增大，其正态分布在中间取值概率越大；
假设检验：判断真假
经典的公式:p(|x-u|>L)=1/2*exp(-N*N)
随着样本量的增大，其取值越来越趋近与均值；
区间估计：已知Z,及其概率，求其均值分布，
正太分布的相反过程；
正态分布的正常过程：已知u,delta,化成标准正态分布，求当取某一个值或者（一些特定值—此时方差要除以sqrt(n)）的时候，其服从当前标准正态分布的概率有多大；
区间估计：已知其服从当前正态分布的概率区间，需要求均值u所满足的区间，看其取值主要分布在哪个区间，此时delta如果是当个那就是delta，如果是n个，那就对应delta/sqrt(n)
图像的呈现方式：
是为了辅助说明，可根据自己目的适当调整其表现形式；
图片的构思可以从：who,what,where,how,why等入手画图，具体还可以细分为：
简介与精细，定性与量化，等等；