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正态分布的和是正态分布吗
正态分布的和
还是
正态分布吗
答:
不是
。1、相关性:如多个正态分布的随机变量之间存在相关性,那么正态分布的和不遵循正态分布,因为相关性会影响到随机变量的分布形状,使得和的分布不再是正态分布。2、异常值影响:即使随机变量本身是正态分布的,如存在异常值,这些异常值会对和的分布造成影响,使其不再符合正态分布。
正态分布的和
还是
正态分布吗
答:
是
。正态分布的和还是正态分布。正态分布具有线性组合的性质,即X和Y是两个独立的正态分布随机变量,那么X+Y的分布仍然是正态分布。这个性质只适用于独立的正态分布随机变量。
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)...
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)。
两个随机变量服从标准正太分布,它们
的和
也服从
正态分布吗
答:
两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布
,即X+Y不一定服从正态分布。因为X和Y不是相互独立的。倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布。推算过程(反例):标准正太分布曲线图:...
两个正态分布相加相乘还是
正态分布吗
?
与
这两个正态分布是否有关呢
答:
相加后仍然
是正态分布
,只是平均值和标准差可能会改变。相乘后应该就不再是正态分布了。
与
原来的两个正态分布当然有关。
正态分布随机变量
的和
还是
正态分布吗
?
答:
normal 的两个正态随机变量加起来不是正态的。X ~ N(EX, var(X) )是一个正态随机变量。令Y= m * X.其中m 有1/2 概率为1,1/2 概率为-1,m 独立于X。可以证明Y的分布也是正态的。但是X+Y= (1+m) *X不
是正态分布
,因为其会在0点有一个概率为1/2的聚集。
两个随机变量X和Y都服从正态分布,那X+ Y一定服从
正态分布吗
_百度...
答:
两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们
的和
不一定服从正态分布,即X+Y不一定服从正态分布。因为X和Y不是相互独立的。倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布
为正态分布
,则可以推出X+Y服从正态分布。推算过程(反例):标准正太分布曲线图:...
为什么两个
正态分布的和
或差还是正态分布?
答:
首先,如果两个独立的正态分布X和Y各自遵循各自的分布,X~N(μ1, σ1)和Y~N(μ2, σ2),它们
的和
或差确实依然符合
正态分布的
规律。这是基础统计学原理,无需质疑。然而,当这两个正态分布不再独立,情况变得微妙。假设(X,Y)形成一个二维正态分布,即(X,Y)~N(μ1, μ2, σ1, σ2...
正态分布相加,结果一定
是正态分布吗
答:
两个
正态分布的
任意线性组合仍服从正态分布(可通过求两个正态分布的函数的分布证明),此结论可推广到n个正态分布。比如,X-N~(1.2),Y-N~(1.3) ,得X-3Y仍然服从正态分布。E(X-3Y)=E(X)-3E(Y)=-2,D(X-3Y)=D(X)+9D(Y)=29,X-3Y~N(-2,29)...
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