Question

正态分布的方差怎么求？

Answer 1

在X~N（μ，σ2），∑xi2⦁pi-μ2，除此之外，对于二项分布的数据来说还有一种求出Var的方法。

X~B（n，p）

np>5

nq>5

则有

E（X）=np

Var（X）=npq=np（1-p）

正态曲线呈钟型

两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

Answer 2

正态分布的方差可以通过计算数据的平均差平方的平均值得出。假设有一组具有n个数据的样本，则正态分布的方差可以用以下公式计算：

方差（Variance）= (Σ(x - μ)²) / n

其中，x 表示每个数据点，μ 表示这组数据的平均值。Σ 表示求和符号，对所有数据点进行累加操作。n 是数据点的个数。

方差是用来衡量数据集中各个数据点与其均值之间的偏差程度的统计量。具有较小方差的数据集，数据点更接近于均值，说明数据相对集中。方差较大的数据集，数据点更分散，相对离散。

需要注意的是，方差是一个原始的度量，它的单位是数据单位的平方。为了使方差与数据单位一致，可以对方差进行平方根运算，得到标准差（Standard Deviation）。标准差是方差的平方根，可用来更直观地表示数据的偏离程度。标准差在统计分析和数据比较中更常见和常用。

Answer 3

正态分布的方差（Variance）是描述数据分布的一个统计量，它衡量数据点相对于均值的离散程度。方差越大，数据点相对于均值的离散程度越大；方差越小，数据点相对于均值的离散程度越小。

对于一组包含 n 个数据点的样本，方差的计算步骤如下：

1. 计算数据的均值（Mean），用符号 μ 表示。
2. 对每个数据点，计算与均值之差的平方。
3. 将所有平方差值相加。
4. 将总和除以样本大小 n，得到方差。

用数学公式表示为：

方差 = Σ((xi - μ)^2) / n

其中，
方差表示方差值，
Σ 表示求和符号，
xi 表示第 i 个数据点，
μ 表示数据的均值，
n 表示样本大小。

需要注意的是，方差的单位是数据点单位的平方，例如，如果数据是长度（米）或时间（秒），方差的单位将是米的平方或秒的平方。

Answer 4

正态分布的方差的公式:f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]。

Answer 5

均值为μ,方差为σ的平方