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中心极限定理近似正态分布
为什么
正态分布
中z=0.05时的值是95%置信水平?
答:
它在生活中、医学中更是有着重要的应用。
正态分布
又被称之为
高斯分布
,其分布由二项分布发展而来,历史上数学家们主要从
中心极限定理
和误差分析两方面研究出一些影响至今的成果。中心极限定理的主推人为拉普拉斯,其影响领域主要集中在概率论。误差分析的主推人为高斯,其影响领域主要在数理统计。在科学领域...
如果数据不服从
正态分布
怎么计算置信区间
答:
第一个就是log转化,能把一些金额数据转化的比较正太。第二个是使用分位,把原来的数据转化为rank的排列。第三个是标准化,转化之后解释就从原始值每单位变动变为每一个标准差变动。比较神奇的还有什么cox-box转化之类的。使用Excel中CONFIDENCE.T(alpha,standard_dev,size)函数。使用学生的t
分布
返回...
雷达测距和测角是不是服从
高斯分布
?
答:
他的做法与拉普拉斯相同.但在往下进行时,他提出了两个创新的想法.一是他不采取贝叶斯式的推理方式,测量误差是由诸多因素形成,每种因素影响都不大.按
中心极限定理
,其
分布近似
于
正态分布
是势所必然.其实,早在1780年左右,拉普拉斯就推广了狄莫佛的结果,得到了中心极限定理的比较一般的形式.可惜的是,他未能...
怎么用
正态分布
计算平均值?
答:
设
正态分布
概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]于是:∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t 积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域。对两边对u求导:∫{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0 约去常数,再两边同...
正态分布
的E(X)怎么算的
答:
设
正态分布
概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]于是:∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t 积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域。对两边对u求导:∫{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0 约去常数,再两边同...
如何证明
中心极限定理
?
答:
用特征函数来证明。设ξi为独立同
分布
的随机变量,m为ξ的期望,σ为ξ的标准差。ηn=∑(ξi-m)/(σ*sqrt(n))。(从1连加到n)证明:ξ-m的特征函数为f(t),则ηn的特征函数为 [f(t/(σ*sqrt(n)))]^n 当n足够大,t/(σ*sqrt(n))则充分接近于0,则可以在0点附近将f(t...
概率论中的PDF(probability density function)和PMF(probability mass fu...
答:
1、用法 PDF:对连续性随机变量的定义。与PMF不同的是PDF在特定点上的值并不是该点的概率, 连续随机概率事件只能求一段区域内发生事件的概率, 通过对这段区间进行积分来求。PMF:对离散随机变量的定义。是离散随机变量 在各个特定取值的概率。2、写法 PDF:一般写法是一个函数。例如:f(x)=e^(-...
单选题:设X1,X2..Xn是来自总体X的样本,X~N(u,1),则选哪个啊
答:
(1)随机变量独立同分布 (2)具有有限的期望、方差,选项中只有C满足所有条件,所以应该选择C项。
林德伯格列维定理
,是棣莫佛-拉普拉斯定理的扩展,讨论独立同分布随机变量序列的中央
极限定理
。它表明,独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准
正态分布
为极限。
单选题:设X1,X2..Xn是来自总体X的样本,X~N(u,1),则选哪个啊
答:
(1)随机变量独立同分布 (2)具有有限的期望、方差,选项中只有C满足所有条件,所以应该选择C项。
林德伯格列维定理
,是棣莫佛-拉普拉斯定理的扩展,讨论独立同分布随机变量序列的中央
极限定理
。它表明,独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准
正态分布
为极限。
正态分布
随机变量的标准差怎么算
答:
它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维
正态分布
,特别它的线性组合为一元正态分布.正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以
近似
地用正态分布来描述....
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