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Ф是标准正态分布的函数符号,首先将正态分布转化成标准正态分布,然后通过标准正态分布表查询数值,就可以算出结果了。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。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。
扩展资料:
μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散,σ越小,数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲线越瘦高。
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可以从图像上理解:
标准正态分布图像(那个鼓包)反应的是概率密度的图像,
就是每个点x0处的一点的概率;
Φ是标准正态分布的分布函数,
反应的是x0处左侧的面积,就是x<x0的概率
标准正态分布图像(那个鼓包)反应的是概率密度的图像,
就是每个点x0处的一点的概率;
Φ是标准正态分布的分布函数,
反应的是x0处左侧的面积,就是x<x0的概率
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Φ是标准正态分布的分布函数,数据是查表得到的
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