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两个正态分布密度曲线比较
怎么看图判断
2个正态分布密度
函数中μ的大小
答:
正态分布的图是对称的,那个对称轴就是μ,也就是说
两个正态分布
图中,对称轴在右边的u更大
设
两个正态分布
N(μ 1 ,σ 1 2 )(σ 1 >0)和N(μ 2 ,σ 2 2 )(σ 2...
答:
μ 1 <μ
2
,σ 1 <σ 2 μ反映的是正态分布的平均水平,x=μ是
正态分布密度曲线
的对称轴,由题图可知μ 1 <μ 2 ;σ反映的是正态分布的离散程度,σ越大,越分散,曲线越“矮胖”,σ越小,越集中,曲线越“瘦高”,由图可知σ 1 <σ 2 .
设
两个正态分布
N(μ1,σ21)(σ1>0)和N(μ2,σ
22
)(σ2>0)的
密度曲线
如图...
答:
从
正态曲线
的对称轴的位置看,显然μ1<μ
2
,正态曲线越“瘦高”,表示取值越集中,σ越小,∴σ1<σ2故选A.
R-概率统计 |
正态分布
检验
答:
B. 理论曲线:基于样本均值和标准差,用
正态分布
概率密度函数算出理论概率
密度曲线
。如果
两条
曲线挨得很近,则数据正态分布的可能性就越大。在实际过程中,也经常对y进行变换,将曲线变为直线便于观察。2、P-P图 与概率密度曲线原理类似,以实际的累计概率和期望的累积概率相
对比
,坐标轴分比为实际累...
如何证明
两个正态分布
的
密度
函数相乘还是一个正态分布?
答:
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。曲线与横轴间的面积总等于1,相当于概率
密度
函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。关于μ对称,并在μ处取最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点,形状呈现中间高两边低,
正态分布
的概率...
标准正太
分布
的概率
密度曲线
是什么样子的。
答:
下图就是标准
正态
概率
密度曲线
:
设
两个正态分布
N(μ 1 ,σ )(σ 1 >0)和N(μ 2 ,σ )(σ 2 >0)的密 ...
答:
B
两个
相关的
正态分布
如何求他们的联合分布概率
密度
?如下图?
答:
总共涉及到四个参数,包括
两个
均值(μ1和μ2)和两个协方差(σ12和σ1²、σ2²)。让我们以公式的形式来描述这个分布函数:对于二维
正态分布
,其联合概率
密度
函数(Joint Probability Density Function, PDF)可以表达为:PDF( x1, x2) = 1/2π(σ1²σ2² - σ12...
设
两个正态分布
和 的
密度
函数图像如图,则有( ) A. B. C. D
答:
A 解:根据
正态分布
的图形可知,期望值代表对称轴,高矮与方差有关,那么显然方差越大越矮胖,选A
R-概率统计 |
正态分布
检验
答:
例如,一个实例中,峰度和偏度检验结果显示,数据峰度为3.0985,接近
正态分布
,偏度为-0.18612,虽然存在偏度但仍在接受范围内。在实际操作中,可以借助ggplot
2
包绘制概率
密度曲线
,StatDA包用于P-P图和Q-Q图,moments包则用于偏峰度检验。通过这些工具,我们能够直观地评估数据的正态性,结合精确检验的...
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