分配擬合

找出哪種機率分布最適合您的資料——並了解擬合效果有多好

分配擬合回答了這個問題：哪種隨機過程產生了我的資料？ 它是常態分布（鐘形曲線）嗎？指數分布（無記憶衰減）嗎？均勻分布（等機率結果）嗎？ 了解分布類型可以解鎖強大的機率計算——「超過 X 的值佔多少比例？」 或「第 95 百分位數是多少？」

此工具載入了來自近似常態分布的 60 筆身高測量資料。 點選連結資料，AI 將擬合三種候選分布，在直方圖上疊加最佳 曲線，並回報哪種分布勝出及其參數（常態的 μ、σ）。

貼上您自己的數值欄 CSV 資料，將分布擬合至您的資料。

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什麼是常態分布？
常態分布（鐘形曲線）是自然界中最常見的分布。它完全由兩個參數描述：均值 μ（中心位置）和標準差 σ（寬度）。許多自然測量——身高、體重、考試成績——近似服從常態分布。
什麼是適合度？
適合度衡量理論分布與觀測資料的吻合程度。常見的檢定方法包括 Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢定和卡方檢定。K-S 統計量越小（或 p 值越高），表示擬合效果越好。
如何使用擬合分布進行預測？
一旦知道分布及其參數，就可以回答機率問題。對於均值 μ = 170、標準差 σ = 8 的常態分布：「身高超過 180 公分的人佔多少比例？」= P(X > 180) = P(Z > (180−170)/8) = P(Z > 1.25) ≈ 10.6%。
如果所有分布都擬合不好怎麼辦？
如果資料是雙峰（兩個峰值）、偏斜或有邊界，三種基本分布可能都不適合。此時可以考慮轉換資料（如對右偏資料進行對數轉換）或使用非參數方法。AI 會標記擬合效果差的情況並建議替代方案。