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鐘形曲線，怎樣用excel做鐘形曲線

來源：整理時間：2024-09-04 06:17:56 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，怎樣用excel做鐘形曲線

要知道原始數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差，然后用normdist函數(shù)求數(shù)據(jù)的概率密度，最后用所求的概率密度做折線圖或在直方圖上疊加折線圖。

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怎樣用excel做鐘形曲線

2，什么是鐘形曲線有什么特點(diǎn)

所謂鐘形曲線又稱正態(tài)曲線，它是一根兩端低中間高的曲線。它首先被數(shù)學(xué)家用來描述科學(xué)觀察中量度與誤差兩者的分布。比利時天文學(xué)家奎斯勒首先提出大多數(shù)人的特性均趨向于正態(tài)曲線的均數(shù)或中數(shù)，越靠兩極的越少，從而把正態(tài)曲線首先應(yīng)用于社會領(lǐng)域。以后在高爾頓爵士推廣下，正態(tài)曲線被借用至心理學(xué)，用來描述人的特質(zhì)量值的理論分布。

什么是鐘形曲線有什么特點(diǎn)

3，如何理解鐘形曲線的生態(tài)學(xué)意義

鐘型曲線描述環(huán)境中某個物種或種群等在某種生態(tài)因子作用下隨該生態(tài)因子改變而表現(xiàn)出來的適應(yīng)性。鐘型頂端表示生物的最適條件，表明生物在該生態(tài)因子到達(dá)該水平后會有最有效率表現(xiàn) 鐘型兩邊分別是最低和最高限制因子，表明該生物只能在這個范圍內(nèi)起正的效應(yīng)，超過這個范圍會引起衰減或死亡。可以聯(lián)想一下溫度對某種生物影響的鐘型曲線。至于另一個問題，根據(jù)達(dá)爾文的“適者生存”，生物首先必須適應(yīng)環(huán)境，這是一切生物能夠生存發(fā)展的前提。而生物對環(huán)境的反作用主要體現(xiàn)在生物對生物的作用。例如外來物種微甘菊入侵，導(dǎo)致本地很多物種大面積死亡，這就是生物的環(huán)境的反作用的體現(xiàn)，該物種排斥其他物種使自己成為優(yōu)勢種。生物對環(huán)境的反作用是為了更好的適應(yīng)環(huán)境。

如何理解鐘形曲線的生態(tài)學(xué)意義

4，誰能對于酶的速度PH鐘型曲線解釋一下啊

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高溫失活，不能恢復(fù)，所以在“鐘”的右端如水平軸相交，而低溫使其受抑制，當(dāng)溫度恢復(fù)時，可以回復(fù)活性，所以“鐘”的左端沒有與水平軸相交…………

酶促反應(yīng)受pH和溫度的影響，大多數(shù)酶都存在一個最適pH和最適溫度，但最適pH和最適溫度都不是酶的特征常數(shù)。在最適pH和最適溫度下酶促反應(yīng)具有最大反應(yīng)速度，大多數(shù)酶的反應(yīng)速度- pH以及反應(yīng)速度-溫度曲線是鐘型曲線。

5，ps中高斯模糊高斯是指對像素進(jìn)行加權(quán)平均所產(chǎn)生的鐘形曲線

高斯模糊（Gaussian Blur）是美國Adobe圖像軟件公司開發(fā)的一個做圖軟件:Adobe Photoshop(系列)中的一個濾鏡，具體的位置在：濾鏡—模糊——高斯模糊！高斯模糊的原理中，它是根據(jù)高斯曲線調(diào)節(jié)象素色值，它是有選擇地模糊圖像。說得直白一點(diǎn)，就是高斯模糊能夠把某一高斯曲線周圍的像素色值統(tǒng)計(jì)起來，采用數(shù)學(xué)上加權(quán)平均的計(jì)算方法得到這條曲線的色值，最后能夠留下人物的輪廓，即曲線．是指當(dāng) Adobe Photoshop 將加權(quán)平均應(yīng)用于像素時生成的鐘形曲線。

你好！從數(shù)學(xué)的角度來看，圖像的高斯模糊過程就是圖像與正態(tài)分布做卷積。由于正態(tài)分布又叫作高斯分布，所以這項(xiàng)技術(shù)就叫作高斯模糊。圖像與圓形方框模糊做卷積將會生成更加精確的焦外成像效果。僅代表個人觀點(diǎn)，不喜勿噴，謝謝。

6，什么是正態(tài)分布規(guī)律

正態(tài)分布normal distribution一種概率分布。正態(tài)分布是具有兩個參數(shù)μ和σ2的連續(xù)型隨機(jī)變量的分布，第一參數(shù)μ是遵從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的均值，第二個參數(shù)σ2是此隨機(jī)變量的方差，所以正態(tài)分布記作N(μ，σ2 )。遵從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的概率規(guī)律為取 μ鄰近的值的概率大，而取離μ越遠(yuǎn)的值的概率越??；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正態(tài)分布的密度函數(shù)的特點(diǎn)是：關(guān)于μ對稱，在μ處達(dá)到最大值，在正（負(fù)）無窮遠(yuǎn)處取值為0，在μ±σ處有拐點(diǎn)。它的形狀是中間高兩邊低，圖像是一條位于x軸上方的鐘形曲線。當(dāng)μ＝0，σ2 ＝1時，稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，記為N（0，1）。μ維隨機(jī)向量具有類似的概率規(guī)律時，稱此隨機(jī)向量遵從多維正態(tài)分布。多元正態(tài)分布有很好的性質(zhì)，例如，多元正態(tài)分布的邊緣分布仍為正態(tài)分布，它經(jīng)任何線性變換得到的隨機(jī)向量仍為多維正態(tài)分布，特別它的線性組合為一元正態(tài)分布。正態(tài)分布最早由A.棣莫弗在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度導(dǎo)出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質(zhì)。生產(chǎn)與科學(xué)實(shí)驗(yàn)中很多隨機(jī)變量的概率分布都可以近似地用正態(tài)分布來描述。例如，在生產(chǎn)條件不變的情況下，產(chǎn)品的強(qiáng)力、抗壓強(qiáng)度、口徑、長度等指標(biāo)；同一種生物體的身長、體重等指標(biāo)；同一種種子的重量；測量同一物體的誤差；彈著點(diǎn)沿某一方向的偏差；某個地區(qū)的年降水量；以及理想氣體分子的速度分量，等等。一般來說，如果一個量是由許多微小的獨(dú)立隨機(jī)因素影響的結(jié)果，那么就可以認(rèn)為這個量具有正態(tài)分布（見中心極限定理）。從理論上看，正態(tài)分布具有很多良好的性質(zhì) ，許多概率分布可以用它來近似；還有一些常用的概率分布是由它直接導(dǎo)出的，例如對數(shù)正態(tài)分布、t分布、F分布等。正態(tài)分布應(yīng)用最廣泛的連續(xù)概率分布，其特征是“鐘”形曲線。