概率中 正态分布里的期望μ是不是一定大于0？？为什么由p｛丨x-μ丨<1｝可以推出
1.概率中正态分布里的期望μ和σ是不是一定大于0？？2.为什么由p｛丨x-μ丨<1｝可以推出p｛丨（x-μ）/σ丨<1/σ｝？？即p｛丨x-μ丨<1｝=p｛丨（x-μ）/...
1. 概率中 正态分布里的期望μ 和 σ 是不是一定大于0？？
2.为什么由p｛丨x-μ丨<1｝可以推出p｛丨（x-μ）/σ丨< 1/σ ｝？？
即p｛丨x-μ丨<1｝ = p｛丨（x-μ）/σ丨< 1/σ ｝ 展开
2.为什么由p｛丨x-μ丨<1｝可以推出p｛丨（x-μ）/σ丨< 1/σ ｝？？
即p｛丨x-μ丨<1｝ = p｛丨（x-μ）/σ丨< 1/σ ｝ 展开
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1,期望μ可正可负,标准差σ一定大于零.
2因为σ>0,根据不等式性质,两边同时除以一个大于零的数,不等号方向不变.且正数可以放入绝对值符号里.根据正态分布概率密度函数性质,等式成立.这个等式的意义在于将现有的正态分布转换为标准正态分布N(0,1)
2因为σ>0,根据不等式性质,两边同时除以一个大于零的数,不等号方向不变.且正数可以放入绝对值符号里.根据正态分布概率密度函数性质,等式成立.这个等式的意义在于将现有的正态分布转换为标准正态分布N(0,1)
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