正態分佈下,和平均值偏離一個標準差以內的數據會佔68.27%,偏離二個標準差以內的數據會到95.45%,偏離三個標準差以內的數據會到99.73%。
x軸為標準分數,y軸是比標準分數接近平均值之內的比例。y軸是對數長度
在統計上,68–95–99.7法則 (68–95–99.7 rule)是在正態分佈中,距平均值小於一個標準差、二個標準差、三個標準差以內的百分比,更精確的數字是68.27%、95.45%及99.73%。若用數學用語表示,其算式如下,其中X 為常態分布隨機變數的觀測值,μ 為分佈的平均值,而σ 為標準差:
Pr
(
μ
−
1
σ
≤
X
≤
μ
+
1
σ
)
≈
0.682689492137086
Pr
(
μ
−
2
σ
≤
X
≤
μ
+
2
σ
)
≈
0.954499736103642
Pr
(
μ
−
3
σ
≤
X
≤
μ
+
3
σ
)
≈
0.997300203936740
{\displaystyle {\begin{aligned}\Pr(\mu -1\sigma \leq X\leq \mu +1\sigma )&\approx 0.682689492137086\\\Pr(\mu -2\sigma \leq X\leq \mu +2\sigma )&\approx 0.954499736103642\\\Pr(\mu -3\sigma \leq X\leq \mu +3\sigma )&\approx 0.997300203936740\end{aligned}}}
在實驗科學中有對應正態分佈的三西格馬法則 (three-sigma rule of thumb),是一個簡單的推論,內容是「幾乎所有」的值都在平均值正負三個標準差的範圍內,也就是在實驗上可以將99.7%的機率視為「幾乎一定」[1] 。不過上述推論是否有效,會視探討領域中「顯著」的定義而定,在不同領域,「顯著」(significant)的定義也隨著不同,例如在社會科學中,若置信区间是在正負二個標準差(95%)的範圍,即可視為顯著。但是在粒子物理中,若是發現 新的粒子,置信区间要到正負五個標準差(99.99994%)的程度。
在不是正態分佈的情形下,也有另一個對應的三西格馬法則 (three-sigma rule),即使是在非正態分佈的情形下,至少會有88.8%的機率會在正負三個標準差的範圍內,這是依照切比雪夫不等式的結果。若是單模分佈(unimodal distributions)下,正負三個標準差內的機率至少有95%,若一些符合特定條件的分佈,機率至少會到98%[2]
。
數值表 [ 编辑 ]
由于正态分布含有指数项的特性,超出某个标准差范围的概率会随着该范围的扩大而大幅减小。假如某实验每天进行一次,则实验结果超出某标准差范围的频率可列为下表:
範圍
預期的样本比例在範圍內
近似預期頻率超出範圍
近似頻率(假设每天实验一次)
μ ± 0.5σ
0.382924 922 548 026
3次中发生2次
每星期四至五次
μ ± σ
0.682689 492 137 086 [3]
3次中发生1次
每星期兩次
μ ± 1.5σ
0.866385 597 462 284
7次中发生1次
每星期
μ ± 2σ
0.954499 736 103 642 [4]
22次中发生1次
每三個星期
μ ± 2.5σ
0.987580 669 348 448
81次中发生1次
每三个月
μ ± 3σ
0.997300 203 936 740 [5]
370次中发生1次
每年
μ ± 3.5σ
0.999534 741 841 929
2 149次中发生1次
每六年
μ ± 4σ
0.999936 657 516 334
15 787次中发生1次
每43 年(约一生两次)
μ ± 4.5σ
0.999993 204 653 751
7005147160000000000♠ 147160 次中发生1次
每403 年(近代以来仅1次)
μ ± 5σ
0.999999 426 696 856
7006174427800000000♠ 1744 278 次中发生1次
每7003477600000000000♠ 4776 年(人类记录历史以来仅1次)
μ ± 5.5σ
0.999999 962 020 875
7007263302540000000♠ 26330 254 次中发生1次
每7004720900000000000♠ 72090 年(智人出现以来仅4次)
μ ± 6σ
0.999999 998 026 825
7008506797346000000♠ 506797 346 次中发生1次
每138萬年(直立人出现以来仅1-2次)
μ ± 6.5σ
0.999999 999 919 680
7010124501973930000♠ 12450 197 393 次中发生1次
每3400萬年(恐龙灭绝以来仅2次)
μ ± 7σ
0.999999 999 997 440
7011390682215445000♠ 390682 215 445 次中发生1次
每10.7億年(地球诞生以来仅4次)
μ ± x σ
erf
(
x
2
)
{\displaystyle \operatorname {erf} \left({\frac {x}{\sqrt {2}}}\right)}
1
1
−
erf
(
x
2
)
{\displaystyle {\tfrac {1}{1-\operatorname {erf} \left({\frac {x}{\sqrt {2}}}\right)}}}
次中发生1次
每
1
1
−
erf
(
x
2
)
{\displaystyle {\tfrac {1}{1-\operatorname {erf} \left({\frac {x}{\sqrt {2}}}\right)}}}
天
参考文献 [ 编辑 ]
参见 [ 编辑 ]
统计学主题
概率分布(列表 )
離散單變量
有限支集
本福特定律
伯努利分布
Β-二项式分布
二項式分布
categorical
超几何分布
Poisson binomial
Rademacher
孤子分布
離散型均勻分佈
齊夫定律
Zipf–Mandelbrot
無限支集
beta negative binomial
Borel
Conway–Maxwell–Poisson
discrete phase-type
Delaporte
extended negative binomial
Flory–Schulz
Gauss–Kuzmin
幾何分佈
对数分布
mixed Poisson
负二项分布
Panjer
parabolic fractal
卜瓦松分布
Skellam
Yule–Simon
zeta
連續單變量
混合單變量
联合分布
Discrete:
Ewens
multinomial
Continuous:
狄利克雷分布
multivariate Laplace
多元正态分布
multivariate stable
multivariate t
normal-gamma
随机矩阵
LKJ
矩阵正态分布
matrix t
matrix gamma
威沙特分佈
normal
逆威沙特分佈
normal-inverse
定向統計
循環單變量定向統計
圆均匀分布
univariate von Mises
wrapped normal
wrapped Cauchy
wrapped exponential
wrapped asymmetric Laplace
wrapped Lévy
球形雙變量
Kent
環形雙變量
bivariate von Mises
多變量
von Mises–Fisher
Bingham
退化分布和奇異分佈 其它
Circular
复合泊松分布
elliptical
exponential
natural exponential
location–scale
Maximum entropy
Mixture
Pearson
Tweedie
Wrapped