已知X~N(2,9),其均值与标准差分别为
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正态分布标准差应该所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数(或个数减一,即变异数),再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差。正态分布也称“常态分布”,又名高斯分布,最早由棣莫弗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。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
咨询记录 · 回答于2022-07-16
已知X~N(2,9),其均值与标准差分别为
正态分布标准差应该所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数(或个数减一,即变异数),再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差。正态分布也称“常态分布”,又名高斯分布,最早由棣莫弗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。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
已知X~N(2,9),其均值与标准差分别为2和3哈,方差是9
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(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0约去常数,再两边同乘以1/(√2π)t得:∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*(u-x)dx=0把(u-x)拆开,再移项:∫x*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=u*∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx也就是∫x*f(x)dx=u*1=u这样就正好凑出了均值的定义式,证明了均值就是u。(2)方差过程和求均值是差不多的,我就稍微略写一点了。对(*)式两边对t求导:∫[(x-u)^2/t^3]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=√2π移项:∫[(x-u)^2]*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=t
设随机变量x服从二项分布b(10,O.9),则其均值与标准差分别为()。A.E(X)=10B.E(X)=9C.Vax(X)=0.3D.Vax(X)=0.9E.Vax(X)=0.3
性质正态分布的一些性质:[3](1)如果 且a与b是实数,那么 (参见期望值和方差)。(2)如果 与 是统计独立的正态随机变量,那么:它们的和也满足正态分布它们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)。(3)如果和是独立正态随机变量,那么:它们的积XY服从概率密度函数为p的分布其中是修正贝塞尔函数(modified Bessel function)它们的比符合柯西分布,满足(4)如果为独立标准正态随机变量,那么服从自由度为n的卡方分布。