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不要加倍积分,简单的方法。
让正态概率密度函数F(X)= 1 /(√2π)T] * E ^ [ - (徐)^ 2/2(T ^ 2)] BR />实际上的意思是u,方差T ^ 2,百度是不是一个好打的公式,你会看。
∫E ^ [ - (徐)^ 2 /(T ^ 2)DX =(√2π)。 。 。 。 。 。 (*)
从负无穷到正无穷大的积分区域,有以下几点也出??现这??个地区,所以写了省略。
(1)需求意味着
(*)双方的u的推导:
∫{E ^ [ - (徐)^ 2 / 2(叔^ 2)] * [2(通量)/(吨^ 2)] dx的= 0
去为一个常数,对相同的两侧乘以由1 /(√ 2π),t为:的
∫[1 /(√2π)T] * E ^ [ - (徐)^ 2/2(T ^ 2)] *(UX)DX = 0
(UX)拆卸开,然后转移:
∫X * [1 /(√2π)T] * E ^ [ - (徐)^ 2/2(T ^ 2)DX = U *∫[1 /(√2π)T * E ^ [ - (徐)^ 2 /(T ^ 2)] DX
是
∫X * f(x)dx的= U * 1 = U
这是完全定义的平均凑出证明,平均为u。
(2)方差
过程和,平均差不多了,我略有删节字。
(*)双方的T推导如下:
∫[(许)^ 2 / T ^ 3] * E ^ [ - (徐)^ 2/2 (T ^ 2)DX =√2π
换位:
∫[(许)^ 2] * [1 /(√2π)T * E ^ [ - (徐^ 2/2)(T ^ 2)DX = T ^ 2
∫,(徐)^ 2 * F(X)DX = T ^ 2
完全凑出的定义的的方差风格,结论证书。
让正态概率密度函数F(X)= 1 /(√2π)T] * E ^ [ - (徐)^ 2/2(T ^ 2)] BR />实际上的意思是u,方差T ^ 2,百度是不是一个好打的公式,你会看。
∫E ^ [ - (徐)^ 2 /(T ^ 2)DX =(√2π)。 。 。 。 。 。 (*)
从负无穷到正无穷大的积分区域,有以下几点也出??现这??个地区,所以写了省略。
(1)需求意味着
(*)双方的u的推导:
∫{E ^ [ - (徐)^ 2 / 2(叔^ 2)] * [2(通量)/(吨^ 2)] dx的= 0
去为一个常数,对相同的两侧乘以由1 /(√ 2π),t为:的
∫[1 /(√2π)T] * E ^ [ - (徐)^ 2/2(T ^ 2)] *(UX)DX = 0
(UX)拆卸开,然后转移:
∫X * [1 /(√2π)T] * E ^ [ - (徐)^ 2/2(T ^ 2)DX = U *∫[1 /(√2π)T * E ^ [ - (徐)^ 2 /(T ^ 2)] DX
是
∫X * f(x)dx的= U * 1 = U
这是完全定义的平均凑出证明,平均为u。
(2)方差
过程和,平均差不多了,我略有删节字。
(*)双方的T推导如下:
∫[(许)^ 2 / T ^ 3] * E ^ [ - (徐)^ 2/2 (T ^ 2)DX =√2π
换位:
∫[(许)^ 2] * [1 /(√2π)T * E ^ [ - (徐^ 2/2)(T ^ 2)DX = T ^ 2
∫,(徐)^ 2 * F(X)DX = T ^ 2
完全凑出的定义的的方差风格,结论证书。
2013-03-27
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正态分布公式
y=(1/σ√2π)e^-(x-υ)^2/2σ
求期望:ξ
期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn
方差:s�0�5
方差公式:s�0�5=1/n[(x1-x)�0�5+(x2-x)�0�5+……+(xn-x)�0�5]
注:x上有“-”
y=(1/σ√2π)e^-(x-υ)^2/2σ
求期望:ξ
期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn
方差:s�0�5
方差公式:s�0�5=1/n[(x1-x)�0�5+(x2-x)�0�5+……+(xn-x)�0�5]
注:x上有“-”
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