Question

概率统计中的正态分布的μ 怎么求

Answer 1

μ随机变量X服从正态分布，一般记作N（μ，σ方），其中μ为X的数学期望，σ为标准差，所以正态分布中的μ就是随机变量X的均值。

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。

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。

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。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。

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。

Answer 2

μ随机变量X服从正态分布，一般记作N（μ，σ方），其中μ为X的数学期望，σ为标准差，所以正态分布中的μ就是随机变量X的均值。

Answer 3

你的问题太笼统，能否具体一些？