曲线为特征的基本

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它可以帮助研究人员识别样本中存在的群体之间的差异。 有利的统计数据还用于验证对样本中的总体所做的概括，因为它们能够解释对较大群体的一部分得出的结论中的错误。 研究人员在进行推论统计分析时从样本中估计总体参数。 此外，他们还可以执行统计假设检验，以确定确认或拒绝样本概括的置信区间。 另请阅读：销售人工智能生成：GPT Sales 如何改变您的销售策略？ 3.

  概率分布：正态分布，也称为高斯分布，是一种以钟形概率分布。 它具有几个关键属性，包括围绕均值的对称性，大多数数据点都聚集在均值周围。 正态分布中数据的分布是由标准差确定的  WhatsApp 号码数据 。 68% 的情况下，数据在平均值的 1 个标准差以内；95% 的情况下，数据在 2 个标准差以内；99.7% 的情况下，数据在 3 个标准差以内。

  正态分布在业务分析中至关重要，因为许多自然现象，例如人体身高、测试分数和产品需求，都遵循这种分布。 了解正态分布可以让企业在库存管理、质量控制和风险评估方面做出明智的决策，使其成为统计分析和决策过程的基石。 二项式分布是一种离散概率分布，用于对固定数量的独立伯努利试验中的成功次数进行建模。 每次试验可能会成功或失败，成功 (p) 和失败 (q = 1 – p) 的概率是固定的。