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正态分布方差相加
两个
正态分布
的和还是正太分布吗?为什么?谢谢!
答:
不论独不独立,加起来都是
正态分布
。具体的可以用密度函数的方法球做变量带换求积分直接生算。如果X,Y独立,则X+Y还是正态分布均值u1+u2,
方差
为Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y),如果不独立,E(X+Y)=u1+u2,方差为Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)...
两个不独立的
正态分布相加
结果还是正态分布吗
答:
那是当然了,即便2个独立的
正态分布相加
,结果也还是正态分布。只不过,他们的均值是μ1+μ2,
方差
变成了 (σ1)^2+(σ2)^2+2*σ1,2。σ1,2表示协方差
正态分布
的期望和
方差
怎么求
答:
设
正态分布
概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u,
方差
是t^2。于是:∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t(*)积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域。(1)求均值 对(*)式两边对u求导:∫{e^[-(x-u)^2/2(...
两个独立的
正态分布相加
减的实际意义是什么?
答:
要理解两个独立的
正态分布相加
减的实际意义。首先了解:正态分布(Normal distribution),也称“
常态分布
”,又名
高斯分布
(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质...
正态分布
的期望怎么求?
答:
正态分布
的期望是:Eξ。正态分布的期望用数学符号表示ξ,所以正态分布的期望的公式是:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn,而
方差
用数学符号表示s,所以正态分布的方差的公式是:s=1/n[(x1-x)+(x2-x)+……+(xn-x)],另外x上有“-”。正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈...
相互独立的
正态分布
函数
相加
减,还是正态分布么?均值和
方差
的是怎样的...
答:
是,比方书X服从N(a,b),Y服从N(c,d),那么X+Y服从N(a+b,c+d)X-Y服从N(a-b,c+d)。因为X,Y独立,所以 Var(X-Y)=Var(X)+Var(Y)=2∑ (∑^2)=2(∑^2)一般的,如果∑(大写,不是小写的σ)出现,它代表的就是
方差
阵:)...
相互独立的
正态分布 方差
和数学期望怎么求
答:
相互独立的两个变量,期望就是两者
相加
,
方差
就是两者方差之和
正态分布
加减计算公式
答:
正态分布
加减计算公式:D(X-Y)=DX+DY。正态分布也称“
常态分布
”,又名
高斯分布
(Gaussiandistribution),最早由棣莫弗(AbrahamdeMoivre)在求二项分布的渐近公式中得到。若随机变量X服从一个数学期望为μ、
方差
为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其...
总体X服从
正态分布
,样本
方差
的方差D(S^2)等于多少?
答:
根据统计学原理,样本
方差
的无偏估计会涉及到一个修正,这就是著名的贝塞尔校正,也用于样本协方差和样本标准偏差的计算。这个校正源于n-1的使用,因为平方根函数是凹函数,所以会导致负偏差,这与分布特性有关。对于
正态分布
,尽管存在这样的偏差,但有一种特定情况下的无偏估计,即使用n-1.5作为系数。
为什么两个
正态分布
的和服从正态分布?
答:
因为这是
正态分布
的性质之一:如果X和Y服从:是统计独立的正态随机变量,那么:X和Y的和也满足正态分布:X和Y的差也满足正态分布 U与V两者是相互独立的。(要求X与Y的
方差
相等)。
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