设X,Y是两个相互独立且服从正态分布N(0,1)的随机变量,则随机变量Z=max(X,Y)的数学期望EZ=______
主要是因为在讨论max(x,y)时,有丨y丨≥x,或者丨x丨≥y两种可能,而且均以y=±x分界。换成极坐标时,出现极角在[-π/4,3π/4]及[π/4,5π/4]的区间。
因为正态分布函数N(μ,δ^2)/N(0,1)的定义域是x∈(-∞,+∞),故,用绝对值“改换”了表达方式,如同“丨x丨≤1”与“-1≤x≤1”本质上一样,仅“马甲不同而已”。
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:
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。
为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。
曲线与横轴间的面积总等于1,相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。
参考资料来源:百度百科--正态分布