99问答网
所有问题
当前搜索:
正态分布的期望和方差运算
正态分布计算期望和方差
公式是什么?
答:
正态分布的期望和方差计算涉及到随机变量的数学特性
。对于两个独立的正态分布,我们可以通过其期望值和方差来确定它们的统计特性。以X~N(0,4)和Y~N(2,3/4)为例:X的期望E(X)为0,方差D(X)为4;Y的期望E(Y)为2,方差D(Y)为4/3。当两个随机变量独立时,它们的乘积的期望值等于各自期望...
正态分布期望与方差
怎么求?
答:
期望:ξ 期望值公式:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn 方差:s²
;方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²]注:x上有“-”,表示这组数据的平均数。资料扩展1、正态分布也称常态分布,是统计学中一种应用广泛的连续分布,用来描述随机现象。首先由德...
正态分布的期望和方差
公式是什么?
答:
设
正态分布
概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^bai[-(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(*)
正态分布的期望和方差
怎么算
答:
例正态分布的均值为Mu,那么
期望
值就是Mu。2、方差:
正态分布的方差
表示分布的离散程度,用西格玛平方表示,方差越大,表示数据点相对于均值的离散程度越大,标准正态分布的方差为1,正态分布的方差可以通过给定的标准差来
计算
,例如正态分布的标准差为西格玛,那么方差就是西格玛平方。
正态分布
怎么求
期望和方差
答:
那么E(X²) = σ² + μ²D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x;μ,σ²) dx D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x;μ,σ²) dx = ∫ (∞,-∞) [x^4 - 2x²...
标准
正态分布
是怎么
计算期望和方差
呢?
答:
惹X~N(p,k^2)的
正态分布
,则Z=(X-p)/k~N(0,1)的标准正态分布,即统计量减
期望
值后除以
方差
。假设X~N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ~N(0,1).证明;因为X~N(μ,σ^2),所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2...
正太
分布的期望与方差
是多少?
答:
如果x服从
正态分布
N,则x平方服从N(u,(σ^2)/n)。因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2).均值X=(X1+X2...Xn)/n,所以X
期望
为u,
方差
D(X)=D(X1+X2...Xn)/n^2=σ^2/n E(Y)= E [X] = - E [X] = 0 Y...
正态分布
如何求
期望和方差
?
答:
首先从
正态分布的
概率密度入手 如果随机变量X服从标准正态分布,即X~N(0,1),概率密度为 f(x)=(1/√2π)exp(-x^2/2)……(随便一本概率统计的书上都有,在百度上输入方程真麻烦)其中exp(-x^2/2)为e的-x^2/2次方 定义域为(-∞,+∞)从概率密度表达式可以看出,f(x)是偶函数...
正态分布的期望和方差
是多少?
答:
X服从一个数学
期望
为μ、
方差
为σ^2的正态分布。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从
正态分布的
随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2)。μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近...
如何求服从标准
正态分布的
数据
的期望
值
和方差
?
答:
主要优势:由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接
计算
出原
正态分布的
...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
正态分布期望方差公式是什么
正态分布求期望方差公式
正态分布数学期望和方差求法
正态分布加减的期望和方差
绝对值正态函数的期望和方差
两正态分布相乘的期望和方差
标准正态分布的期望与方差
正态分布四次方的期望和方差
如何计算正态分布的数学期望