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标准正态分布

是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0,即曲线图象对称轴为Y轴,标准差σ=1条件下的正态分布。标准正态分布又称为u分布,是以0为 均数、以1为 标准差的正态分布,记为N(0,1)。

如果非标准正态分布X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)。举个具体的例子,一个量X,是非标准正态分布,期望是10,方差是5^2(即X~N(10,5^2));那么对于X的线性函数Y=(X-10)/5,Y就是服从标准正态分...

正态分布中有一个3σ准则——随机变量的取值偏离期望(μ)3σ以上的值的概率P(|X|>=3σ)很小,不会超过0.3%。标准正态分布中,大于3.9很明显满足了这一条件——分布函数的数值从极限观点看,无限趋近于1,但实际应用中,不要求精度很高,都一般认为是 1 。

正态分布有两个参数,即期望(均数)μ和标准差σ,σ^2为方差。 正态分布公式 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,σ^2)。 μ...

正态分布是常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布,例如能力的高低,学生成绩的好坏等都属于正态分布。 正态分布的特点是: (1). 正态分布的形式是对称的,对称轴是经过平...

正态分布(又名高斯分布),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为 此即正态分布函数,期望值μ...

将未知量Z对应的列上的数 与 行所对应的数字 结合 查表定位 例如 要查Z=1.96的标准正态分布表 首先 在Z下面对应的数找到1.9 然后 在Z右边的行中找到6 这两个数所对应的值为 0.9750 即为所查的值

正态分布标准化的意义是可以方便计算,是一种统计学概念。 原本的正态分布图形有高矮胖瘦不同的形态,实际上是积分变换的必然结果,就好比是: 1.y = kx + b 直线,它不一定过原点的,但是通过变换就可以了: 大Y = y-b ; 大X = kx ; ===> 大Y = 大X...

根据分布函数的性质, Φ(-1)=1-Φ(1) ∴Φ(1)-Φ(-1)=2Φ(1)-1 =2×0.8413-1 =0.6826

1。标准正态分布的上α分位点:设X~N(0,1),对于任给的α,(0

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