设X服从标准正态分布,其分布函数为Φ(x),
由于要:其密度函数是偶函数,
故有:Φ(-a)= 1-Φ(a)。 故a>=0时有:
2(1-Φ(2)),然后查正态分布表,用的是同分布中心极限定理。
把样本均值与总体均值之差标准化,除以σ/√n,然后5也除以这个,因为这个标准正态分布关于Y轴对称。
主要优势:
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。
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。故该变换被称为标准化变换。(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。)
如何求服从标准正态分布的数据的期望值和方差?
设X服从标准正态分布,其分布函数为Φ(x),由于要:其密度函数是偶函数,故有:Φ(-a)= 1-Φ(a)。 故a>=0时有:2(1-Φ(2)),然后查正态分布表,用的是同分布中心极限定理。把样本均值与总体均值之差标准化,除以σ\/√n,然后5也除以这个,因为这个标准正态分布关于Y轴对称。主要优势:...
标准正态分布是怎么计算期望和方差呢?
惹X~N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k~N(0,1)的标准正态分布,即统计量减期望值后除以方差。假设X~N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ~N(0,1).证明;因为X~N(μ,σ^2),所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2...
正态分布期望与方差如何计算?
正态分布的期望和方差计算公式涉及两个独立的正态分布X和Y。具体来说,如果X服从N(0, 4)分布,其数学期望E(X)为0,方差D(X)为4;而Y服从N(2, 3\/4)分布,数学期望E(Y)为2,方差D(Y)为4\/3。当X和Y独立时,它们的乘积期望E(XY)等于各自的期望值相乘,即E(XY) = E(X) * E(Y) ...
正态分布如何求期望和方差?
首先从正态分布的概率密度入手 如果随机变量X服从标准正态分布,即X~N(0,1),概率密度为 f(x)=(1\/√2π)exp(-x^2\/2)……(随便一本概率统计的书上都有,在百度上输入方程真麻烦)其中exp(-x^2\/2)为e的-x^2\/2次方 定义域为(-∞,+∞)从概率密度表达式可以看出,f(x)是偶函数...
标准正态分布方差怎么求?
x2指的是随机变量X的平方,其中X服从标准正态分布。对于一个标准正态分布X,它的方差是1(方差是指随机变量离其均值的平均距离的平方)。因此,对于X2,我们需要计算它的方差,即:Var(X2) = E(X4) - [E(X2)]2其中,E(X2)表示X2的期望值(也就是平均值),计算公式为:E(X2) = ∫...
正态分布的期望值和方差怎么求?
已知数据呈正态分布,平均值为19.48,标准差为6.62,请问如何求期望值和方差?这个数值说明什么问题。 展开 我来答 分享 微信扫一扫 网络繁忙请稍后重试 新浪微博 QQ空间 举报 浏览14 次 可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。 正态分布 期望值 方差 搜索资料 ...
标准正态分布期望、方差怎么计算?急!
x1+x2+...xn)\/n^2=D(x)\/n又因为D(x)等于nD(y^2),通过标准正态分布的积分运算可以求出D(y^2)=2,所以样本均值的方差为2,期望为n.(说明:E(x1)=E(x2)=...E(xn)=E(x),E(x)为总体。同样E(y^2)也是代表总体因为D(y)=E(y^2)-E(y)^2)综上:期望为n,方差为2 ...
服从正态分布的随机变量怎么求方差
如果x服从正态分布N,则x平方服从N(u,(σ^2)\/n)。因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2).均值X=(X1+X2...Xn)\/n,所以X期望为u,方差D(X)=D(X1+X2...Xn)\/n^2=σ^2\/n E(Y)= E [X] = - E [X] = 0 Y...
正态分布计算期望和方差公式是什么
期望(均值)的计算公式非常简单,就是直接等于正态分布的参数$\\mu$,即$E(X) = \\mu$。这表示正态分布的数据集中心趋势就是其均值$\\mu$。方差的计算公式则稍微复杂一些,但仍然是基于正态分布的参数$\\sigma^2$,即$Var(X) = \\sigma^2$。方差衡量了数据与其均值之间的偏离程度,对于正态分布...
正态分布的期望和方差公式
]在这个公式中,x 表示期望值,n 是观察值的数量。方差反映了数据点远离期望值的平均程度,值越大,分布越分散。简而言之,正态分布的期望和方差为我们提供了关于数据集中趋势和波动性的关键信息,这对于理解和解释正态分布的数据非常关键。理解这两个参数可以帮助我们更好地理解数据的分布特性。