如何理解正态分布计算期望值和方差?
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由X~N(0,4)与Y~N(2,3/4)为正态分布得:
X~N(0,4)数学期望E(X)=0,方差D(X)=4;
Y~N(2,3/4)数学期望E(Y)=2,方差D(Y)=4/3。
由X,Y相互独立得:
E(XY)=E(X)E(Y)=0×2=0,
D(X+Y)=D(X)+D(Y)=4×4/3=16/3,
D(2X-3Y)=2²D(X)-3²D(Y)=4×4-9×4/3=4
扩展资料 :
1. 正态分布性质:
⑴ 一般正态分布记为X~N(μ,σ²),标准正态分布记为X~N(0,1)。
⑵ 一般正态分布转化为标准正态分布:若X~N(μ,σ²),Y=(X-μ)/σ ~N(0,1)。
⑶ 正态分布数学期望为E(X)=μ,D(X)=σ²。
2. 数学期望与方差性质:
设C为一个常数,X和Y是两个随机变量,有如下性质:
⑴ 数学期望性质:
E(C)=C,E(CX)=CE(X),E(X+Y)=E(X)+E(Y),在X和Y相互独立时有E(XY)=E(X)E(Y)。
⑵方差性质:
D(C)=0,D(CX)=C²D(X),D(X+C)=D(X),在X和Y相互独立时有D(X+Y)=D(X)+D(Y)。
参考资料 :
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