Karl.Pearson認為不論我們度量什麼,量測本生,非量測值的誤差,就呈現一種機率分布。不管我們度量什麼,都會呈現出隨機散步的特性,這種隨機散布現象的機率,可以用一種數學函數來描述。Pearson發現了一組分布函數,稱為偏斜分布(skew distribution),並聲稱這組分布函數可描述科學家可能從數據中得到的任何一種散布形式。這組函數裡的每個分布,都能用四個數值來描述。

  描述分部函數所用的數值,與量測得的數字不屬於同一類,這些數值是永遠觀測不到的,但可以用量測值的散布情形來推論。後來的數學家將這些數值稱為參數(parameter)源自希臘文,意思是幾乎量測,能夠徹底描述Pearson偏斜分布的四個參數分別是平均數(mean)、標準差(standard deviation)、對稱(symmetry)和峰度(kurtosis)。

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