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x服从二项分布 还有x~n(a,b) 是指服从正态分布。
p:某事件的概率
n:重复试验的次数
若某事件概率为p,现重复试验n次,该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数,即从n个事物中拿出k个的方法数。
扩展资料:
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。)
参考资料来源:百度百科-正态分布
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在概率论与数理统计中,X~N(a, b)表示随机变量X服从均值为a,标准差为b的正态分布(也称为高斯分布)。
这里,a表示分布的均值(代表分布的中心位置),b表示标准差(代表分布的离散程度)。正态分布是一种常见的连续概率分布,具有钟形曲线状的概率密度函数。
X~N(a, b)的意思是,在给定参数a和b的情况下,随机变量X以概率为密度函数的正态分布进行观察和推断。正态分布在统计学中具有重要的应用,因为许多自然现象和测量数据可以很好地近似为正态分布。
通过对X~N(a, b)的性质和特征进行研究和推导,可以进行概率计算、参数估计、假设检验等统计推断和分析。同时,正态分布也是许多其他统计方法的基础,例如回归分析、方差分析等
这里,a表示分布的均值(代表分布的中心位置),b表示标准差(代表分布的离散程度)。正态分布是一种常见的连续概率分布,具有钟形曲线状的概率密度函数。
X~N(a, b)的意思是,在给定参数a和b的情况下,随机变量X以概率为密度函数的正态分布进行观察和推断。正态分布在统计学中具有重要的应用,因为许多自然现象和测量数据可以很好地近似为正态分布。
通过对X~N(a, b)的性质和特征进行研究和推导,可以进行概率计算、参数估计、假设检验等统计推断和分析。同时,正态分布也是许多其他统计方法的基础,例如回归分析、方差分析等
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在概率论与数理统计中,X~N(a, b)表示随机变量X服从正态分布(也称为高斯分布),其中a为均值(分布的中心),b为标准差(分布的离散程度)。正态分布是最常见的连续型概率分布之一,具有钟形曲线的特点。X~N(a, b)表示X的取值可能围绕着均值a呈现对称分布,并且距离均值越远的取值的概率越小,标准差b决定了曲线的宽窄,标准差越大,分布越扁平,标准差越小,分布越陡峭。
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