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中心极限定理近似正态分布
正态
的标准差越大是不是越陡峭
答:
- 尾部性(Tail Fatness):
正态分布
的尾部逐渐趋于0,但并非完全为0。5.
中心极限定理
(Central Limit Theorem):正态分布在统计学中具有重要的地位,其中一个关键原因是中心极限定理。该定理指出,当独立随机变量的样本容量足够大时,这些变量的和或平均值将
近似
服从正态分布,即使原始数据不服从正态...
怎么理解二项分布的
极限
是
正态分布
答:
新年好!若X服从二项分布B(n,p),它表示n次试验中事件A发生的次数,则X=X1+X2+...+Xn,其中Xi表示第i次试验中A发生的次数,它们相互独立且都服从0-1分布,根据
中心极限定理
,X的极限是
正态分布
。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
如何理解样本均值、样本比例的抽样
分布
?
答:
虽然总体成绩的分布形态未知,但σ已知,且n=150为大样本,依据
中心极限定理
可知:样本均值的抽样
分布近似
服从
正态分布
。(二)样本比例的抽样分布 样本比例即指样本中具有某种特征的单位所占的比例。样本比例的抽样分布就是所有样本比例的可能取值形成的概率分布。例如,某高校大一年级学生参加英语四级考试的...
图片中,答案部分,
中心极限定理
的1-标准
正态分布
的1怎么出来的,是大于...
答:
这还用说么 事件的各种可能合在一起的总概率就是1 现在P(x>2)与P(x≤2)也是一样的 应该想到的是,实数x在数轴上 即负无穷到正无穷范围上 其总概率当然是1 而x>2与x≤2就是对立的 而且覆盖了整个数轴 于是P(x>2)+P(x≤2)=1 ...
为何服从
正态分布
?
答:
如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有
正态分布
(见
中心极限定理
).从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来
近似
;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等.正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是“钟...
正态分布
的概率计算,X~N(50,100),求P(X<=40)
答:
如下图,可以转化为标准
正态分布
计算,需要查表。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。
f
分布近似
服从
正态分布
吗
答:
一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有
正态分布
(见
中心极限定理
)。从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来
近似
;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等。正态分布应用最广泛的连续概率...
泊松分布和
正态分布
的关系
答:
中心极限定理
:中心极限定理表明,当独立同分布的随机变量X1, X2, ..., Xn满足一定条件时,它们的均值的
分布近似
于
正态分布
。这意味着在很多随机过程中,随机变量的均值会趋向于正态分布。泊松分布的极限:当λ趋于无穷大时,泊松分布逐渐接近正态分布。这种情况下,泊松分布的均值和方差分别等于λ,...
概率论的基本思想是什么?
答:
概率论的基本思想——随机思想,因为这门学科就是为了在随机中找到规律的 概率论最基础的思想——有些事情是无缘无故地发生的。这个思想对我们的世界观有颠覆的意义。古人没有这个思想,认为一切事物都是有因果的,甚至可能都是有目的的。人们曾经认为世界像一个钟表一样精确的运行。但真实世界不是钟表...
正态分布
的原函数
答:
一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有
正态分布
(见
中心极限定理
)。从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来
近似
;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等。正态分布应用最广泛的连续概率...
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