证明N个正态分布(u,sigma^2)的平方和服从卡方分布.
ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和∑ξi∧2构成一新的随机变量，其分布规律称为χ2(n)分布（chi-square distribution），其中参数 n 称为自由度，自由度不同就是另一个χ2分布，正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正...
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...
正态分布计算期望和方差公式是什么
正态分布，作为统计学中最重要的连续概率分布之一，其期望（均值）和方差的计算具有特定的公式。对于正态分布$N(\\mu, \\sigma^2)$，其中$\\mu$是均值（期望），$\\sigma^2$是方差，这两个参数直接给出了正态分布的两个关键特征。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$\\mu$...
正态分布的u和西格玛代表什么
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）。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...
正态分布的概率计算方法
正态分布的概率计算公式是：\\( P(X \\leq x) = \\frac{1}{\\sqrt{2\\pi}\\sigma} e^{-\\frac{(x-\\mu)^2}{2\\sigma^2}} \\)，其中μ代表均值，σ代表标准差。μ的值决定了正态分布的中央位置。数据点距离μ越近，其出现的概率越高；距离μ越远，出现的概率越低。σ描述了正态分布的宽度...
x符合标准正态分布,如果x乘以一个常数,期望和方差怎么变化?
如果X服从 N(\\mu ,\\sigma ^{2})且a与b是实数，那么aX+b服从N(a\\mu +b,(a\\sigma )^{2})
y=ln(x),已知y服从正态分布N(μ,α平方),求E(X),要过程
那就是X=e的Y次方 Y服从N(mu,sigma^2)所以X服从对数正态分布 怎么求？一步步硬算。EX=Ee^Y=积分正负无穷 e^y*1\/根号(2pi)*1\/sigma*exp{-(y-mu)^2\/2sigma^2} 做变量代换t=y-mu\/根号(2sigma^2) 然后一步步求下去，纯粹微积分的东西 最后答案就是exp(mu+0.5*sigma^2)
数据分析之数据分布
（二）正态分布 正态分布的特征：1.分布的平均值、中位数和众数一致；2.分布曲线是钟形的，关于线x=μ对称；3.曲线下的总面积为1；4.两个正态分布之积仍为正态分布；5.两个独立且服从正态分布的随机变量的和服从正态分布。 若随机变量X服从位置参数μ,尺度参数sigma^2 的概率分布N(μ...
正态分布说明什么?
正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。 服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近...
x是样本平均值,x方的方差值是什么,x服从正态分布
再补充：总体X服从N(u,sigma^2). x1...xn为样本，u已知，sigma^2未知x为样本平均值s^2=[∑(xi^2 - x)]\/(n-1),o^2=[∑(xi^2 - u)]\/n求D（s^2）>D（o^2）
