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服从正态分布的条件
服从正态分布的条件
是什么?
答:
服从正态分布的条件如下:
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)
。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高...
如果某事件是标准
正态分布
,它应该应该满足什么
条件
? 具体事物说明。_百 ...
答:
如果服从正态分布的随机变量它的均值为零、标准差为1,那么这个变量就服从标准正态分布
!比如测量某零件的尺寸时,由于温度、湿度等众多因素的微小影响,使得测量结果出现误差,这种误差就服从正态分布:大误差出现的概率很小,经常出现的误差概率就高,就象一条钟型曲线,即正态分布曲线。
服从正态分布的条件
答:
因为这些事情的结果受到很多条件的限制,
比如球队那个会受到比方说天气、球员发挥状况、对手球队的状况、甚至这支球队使用的球鞋的性能等等
,可以列举出大量的对结果有影响的微小因素,那么整体就近似服从正态分布。你应该记得引入正态分布的实验是一个个小球往下滚碰到钉子的,这个实验之所以说是近似服从正态...
在什么情况下会得到
正态分布
?
答:
一种概率分布.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是遵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 ).遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 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...
X+ Y
服从正态分布的条件
是什么?
答:
两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定
服从正态分布
,即X+Y不一定服从正态分布。因为X和Y不是相互独立的。倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布。推算过程(反例):标准正太分布曲线图:...
概率
分布
之
正态
、泊松、二项分布
答:
1.
正态分布的
概率密度函数为 ,此时称随机变量x
服从
均数为μ,标准差为σ的正态分布,记为X~N(μ, )。标准正态分布的标准差为1,均数为0,记为X~N(0,1)。2.任何一个一般的正态分布通过 变换(减去均数,除以标准差),成为标准正态分布,也称为u分布或Z分布。(2)特征 1.正态...
如何判断自己的数据符合
正态分布
?
答:
2、均值和中位数相等:
正态分布的
均值等于中位数,也称为期望值。3、标准差决定分布的幅度:正态分布的形状由其均值和标准差来决定。标准差越大,分布的幅度越广;标准差越小,分布的幅度越窄。4、自然科学:许多自然现象和测量数据(如身高、体重、温度、光度等)在一定
条件
下近似符合正态分布。5...
什么是
正态分布
?
答:
一种概率分布。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,...
什么是
正态分布
?
答:
因为它看起来像一个钟),这是统计学中最重要的概率分布,就像我们在大自然中经常看到的那样,它有点神奇。例如,身高、体重、血压、测量误差、智商得分等都
服从正态分布
。根据中心极限定理,如果一个事物受到多种因素的影响,不管每个因素本身是什么分布,它们加总后,结果的平均值就是正态分布。
正态分布
形成的原理
答:
正态分布
;一维;随机数。一.利用中心极限定理 中心极限定理:(一般 n≥10),产生
服从
N(μ,σ)的算法步骤:(1)产生n 个RND 随机数:r1,r2,…,rn;计算x?(?ri?(2) 2)/ i?1n122;2(3) 计算 y=σx+μ ,y 是服从 N(μ,σ)
分布的
随机数。原理分析:设ζ1,ζ2,…,ζn...
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