1. μ（均值）：μ是正态分布的均值，也是分布的中心点。它代表着整个分布的平均值。在标准正态分布（均值为0，标准差为1）中，μ为0表示分布的中心在坐标原点。正态分布的μ值可以是任意实数，表示分布的中心位置。
2. σ（标准差）：σ是正态分布的标准差，表示了数据离散程度的度量。标准差越大，数据点相对于均值的分散程度就越大。标准差为0时，表示所有数据点都与均值重合，分布是一个点。标准差越小，代表分布越集中，数据点离均值越近。
通过μ和σ，我们可以得到正态分布的概率密度函数。正态分布的形状由μ决定，而σ则决定了分布的宽度。例如，标准差较大的正态分布将会更加扁平和宽阔，而标准差较小的正态分布则更加陡峭和狭窄。
正态分布是统计学中非常重要的概率分布，由于其特殊的形状和性质，在许多实际问题中具有广泛的应用。通过μ和σ对正态分布进行调整，我们可以精确地描述和预测随机变量的分布情况，从而帮助解决实际问题。
正态分布的μ和σ是什么意思?
在正态分布中，μ（读作"mu"）和σ（读作"sigma"）是两个重要的参数，表示了该分布的位置和形状。1. μ（均值）：μ是正态分布的均值，也是分布的中心点。它代表着整个分布的平均值。在标准正态分布（均值为0，标准差为1）中，μ为0表示分布的中心在坐标原点。正态分布的μ值可以是任意实数，...
正态分布μ和σ代表什么
正态分布μ和σ分别代表数学期望和标准差。正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布。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。
正态分布的μ和σ代表什么
1、μ是正态分布的均值，它表示了分布的中心位置。μ的计算方式是将所有数据加起来，再除以数据点个数，从而得到数据的平均值。对于一个正态分布的数据集来说，μ通常被看作是该数据集的中心坐标。因此，μ对于正态分布的形状和位置具有非常重要的影响。2、σ是正态分布的标准差，它表示了分布的离散...
正态分布中的μ、σ分别是什么意思啊?
（1）μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。正态分布以x = μ 为对称轴，左右完全对称。正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于μ .（2） 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。σ也称为是正态分布的形状参数，σ越大，...
正态分布的u,σ,σ2分别是什么意思?
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...
正态分布中字母的含义
在正态分布N(μ，σ^2)中，μ表示均值，就是钟形曲线的对称轴，σ^2为方差，σ为标准差 μ决定正态曲线的中心位置，标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭；σ越大，曲线越扁平。满意请采纳~
概率统计中的正态分布的μ 怎么求
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...
正态分布的μ和σ^2是什么意思?
在正态分布曲线中，μ（读作mu）代表均值，σ^2（读作sigma的平方）代表方差。均值（μ）表示数据的中心位置：在正态分布曲线中，均值是曲线的对称中心点，也是数据的平均值。它代表了数据整体的中心位置，可以理解为数据的“平均水平”。方差（σ^2）表示数据的离散程度：在正态分布曲线中，方差决定...
为什么正态分布不记作(μ,σ)?
1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置. 2、对称性：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. 3、均匀变动性：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. 4、正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N（μ,σ）：均数μ决定正态曲线的中心...
正态分布资料当μ恒定时,σ越大()
【答案】：B 解析：正态分布完全由两个参数均数（μ）和标准差（σ）决定，μ是位置参数，描述正态分布的平均水平，决定着正态曲线在X轴上的位置；σ是形状参数，描述正态分布的变异程度，决定着正态曲线的分布形状。若σ固定而改变μ值，曲线沿着X轴平移，形态不变；若μ固定而改变σ，σ越大曲线...
