分布拟合

找出哪种概率分布最符合您的数据——并评估拟合效果

分布拟合回答了这样一个问题：什么类型的随机过程产生了我的数据？ 是正态分布（钟形曲线）？指数分布（无记忆衰减）？还是均匀分布（等可能结果）？ 了解分布后，可以进行强大的概率计算——"超过 X 的值占多少比例？"或"第 95 百分位数是多少？"

本工具加载了来自近似正态分布的 60 个身高测量值。 点击链接数据，AI 将拟合三种候选分布，将最佳曲线叠加在直方图上， 并报告哪种分布获胜及其参数（正态分布的 μ、σ）。

粘贴您自己的数值列 CSV，即可为您的数据拟合分布。

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什么是正态分布？
正态分布（钟形曲线）是自然界中最常见的分布。它由两个参数完全描述：均值 μ（中心位置）和标准差 σ（宽度）。许多自然测量值——身高、体重、考试成绩——近似服从正态分布。
什么是拟合优度？
拟合优度衡量理论分布与观测数据的吻合程度。常用检验包括柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（K-S）检验和卡方检验。K-S 统计量越低（或 p 值越高），拟合效果越好。
如何使用拟合分布进行预测？
一旦确定了分布及其参数，就可以回答概率问题。例如，正态分布 μ = 170，σ = 8："身高超过 180 cm 的人占多少比例？" = P(X > 180) = P(Z > (180−170)/8) = P(Z > 1.25) ≈ 10.6%。
如果没有任何分布拟合效果好怎么办？
如果数据是双峰（两个峰值）、偏斜或有界的，三种基本分布可能都不适合。此时可以考虑对数据进行变换（例如对右偏数据取对数），或使用非参数方法。AI 会标记拟合效果差的情况并提出替代方案。