油价属于正态分布吗吗_油价包含

1.正态分布计算公式是怎样的？

居民收入的分布属于正态分布。

居民收入是指一个国家物质生产部门的劳动者在一定时期内创造的价值总和。人均国民收入这一指标能大体反映一国的经济发展水平。

收入形态

居民收入分为纯收入和毛收入 。纯收入就是指除去成本和费用后的利润。毛收入是指不除去成本和费用的收入。

当纯收入高的时候一般居民的收入就高，所以社会的整体水平就得到提高，经济越先进。当纯收入低下时，居民的收入就低，消费就减少，经济就越落后。

以上内容参考：百度百科-居民收入

正态分布计算公式是怎样的？

正态分布是概率论及数理统计中最为重要的分布之一，它在各种实际问题中都得到了广泛的应用。对于一个随机变量的分布是否与正态分布相似，我们需要对互相关系数、直方图、正态Q-Q图等进行分析。

互相关系数(coefficients of correlation)是评价两个变量之间线性关系强度和方向的度量。

若两个变量间呈线性关系，一般认为变量间呈正相关或负相关。通常计算互相关系数有两个方法：Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。其中，Pearson相关系数是衡量两个正态分布随机变量之间是否线性相关的重要指标，取值范围是[-1, 1]。如果两个变量的Pearson相关系数比较接近0，则表明两个变量之间并没有线性相关关系。

可以通过直方图(histogram)来判断一个随机变量是否具有正态分布。

直方图表示了数据集中每个值或一定数值范围内的频数, 不同范围的频数用不同的颜色或高度表示。正态分布的直方图形状为钟形曲线，具有对称性，并且峰值处的概率密度最大。如果实际的直方图形状与钟形曲线比较接近，则说明数据集更具有正态分布的特征。

正态Q-Q图是用于检验一个随机变量是否服从正态分布的另一种方法。

Q-Q图描述了一个样本值和期望值之间的差异，如果一个样本符合正态分布，那么其Q-Q图将会是一条与x轴呈45度夹角的直线。因此，如果我们绘制的Q-Q图不能够形成接近45度的直线，那么这样的样本就不满足正态分布的特征。

公式如下图：

在概率论中，把研究在什么条件下，大量独立的随机变量之和的分布以正态分布为极限这一类定理称为中心极限定理。

中心极限定理是概率论中最重要的一类定理，它支撑着和置信区间相关的T检验和假设检验的计算公式和相关理论。如果没有这个定理，之后的推导公式都是不成立的。

事实上，以上对于中心极限定理的两种解读，在不同的场景下都可以对A/B测试的指标置信区间判定起到一定作用。

对于属于正态分布的指标数据，我们可以很快捷地对它进行下一步假设检验，并推算出对应的置信区间；而对于那些不属于正态分布的数据，根据中心极限定理，在样本容量很大时，总体参数的抽样分布是趋向于正态分布的，最终都可以依据正态分布的检验公式对它进行下一步分析。