正态分布的期望和方差公式是什么?
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在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
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(*)
扩展资料:
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概率值。故该变换被称为标准化变换。(标准正态分布表:标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X(当前值)范围内的面积比例。)
μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。
参考资料来源:百度百科-正态分布
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