设随机变量X~N(μ,σ²),则Y=X-μ\/σ
这个就是 非标准正态分布 化为 标准正态分布 的公式。Y=X-μ \/ σ—（0，1）
设随机变量X~N(μ,σ²),则Y=X-μ\/σ
Y=X-μ \/ σ—（0，1）
正态分布的方差怎么求?
随机变量X服从均值为：μ，方差为：σ² 的正态分布，就写成：X ~ N(μ，σ²)。在概率论里‘～’表示‘服从’某种分布的意思；X ～ N(0,1) 表示随机变量 X 服从 均值为0，方差为1的标准正态分布；χ² ～Γ(n\/2, 1\/2) 表示随机变量χ² = Σ(i=1->n) Χ...
概率论填空题求过程!
首先，我们得知道正态分布的概率密度图像是怎样的。如果X~N（μ，σ²），那么说明X服从期望为μ，方差为σ²的正态分布。其概率密度的图像是关于x＝μ对称的【这题和σ²无关】。其次，我们还得知道，对于连续型随机变量，其在某个范围的概率，数值上等于，它的概率密度和x轴在这...
求过程,详细,谢谢! :若随机变量X~N(μ,σ²),则P(X≤μ)=_百度...
0.5 X~N(μ，σ²)是正态分布，图像是一个倒钟形，μ是它的对称轴，所以等于0.5
随机变量X~N(μ,σ²)概率P(x ≤μ)和μ的关系
若随机变量X~N(μ，σ²)，则概率P(X≤μ)和μ没有关系，由于X的分布关于μ左右对称，一定有P(X≤μ)=P(X≥μ)=0.5。
随机变量X~N(μ,4),则Y=(X-μ)\/2～
N(0,1)
设随机变量x服从标准正态分布,则dx
设随机变量X服从标准正态分布，则D(X)=1 【说明】一般的 X~N(μ，σ²)E(X)=μ D(X)=σ²标准正态分布μ=0，σ=1 ∴E(X)=0，D(X)=1
若X~N(μ,σ²),Y~X²(N),且X,Y相互独立,则随机变量(X-μ)\/*σ...
（x-u）\/σ ~N(0,1)根据t分布的定义可知： 该随机变量Z服从t(n)分布,
随机变量X~N(μ,4),则Y=(X-μ)\/2～
DY=EY^2-(EY)^2 X-μ~N(0,σ^2)EY=E|X-μ|=根号下（2\/pi)σ EY^2=E|X-μ|^2=E(X-μ)^2=σ^2 DY=EY^2-(EY)^2=(1-2\/pi)σ^2
