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正态分布需要几个参数
设总体X服从
正态分布
X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个...
答:
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准
正态分布
即UN(0,1)因此D(U)=1 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%。
正态分布
最少
要几
组独立样本
答:
最小样本量为4组。无论是否独立,无论
参数
是否相同,
正态分布
的随机数相加必然还是正态分布。有一组X1, X2, ..., Xn是一组独立同分布的样本,服从正态分布;而Y1, Y2, ..., Yn是另一组独立同分布的样本,服从另一个正态分布。那么X1+Y1, ..., Xn+Yn必然也服从某种正态分布。X1+Y1,...
标准
正态分布
的两
个参数
值分别是( )。
答:
【答案】:E 在医学统计学中,标准的
正态分布
的两
个参数
值为μ=0,σ=1。
正态分布
的
参数
是什么?如何计算?
答:
正态分布
的
参数
是均值和方差。均值是分布的中心,方差是分布的分散程度。正态分布的概率密度函数为:f(x)=frac{1}{sqrt{2pi}sigma}e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}} 其中,$mu$是均值,$sigma$是标准差。如果你知道随机变量的值,你可以使用正态分布表或计算器来计算概率密度函数值。
设总体X服从
正态分布
X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个...
答:
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准
正态分布
即U N(0,1)因此D(U)=1 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%。
标准
正态分布
上限为
多少
?
答:
别为2.32与2.33,故可取其算术平均值为上0.01分位点。zα=2.325;同理:α=0.003,1- α=0.097,zα=2.75,α/2=0.0015,1-α/2 =0.09985,zα/2=2.96。分位点可以查
正态分布
表,在正态分布表中找α,对应查出Zα.例如查Z0.025的值,即需要查1-0.025=0.975对应的Z值,...
二维随机变量服从
正态分布
,括号里面的5个数字分别代表什么?
答:
X,Y~N(μ1,u2,σ1,σ2,ρ),五
个参数
依次表示X的期望,Y的期望,X的均方差,Y的均方差,X和Y的相关系数。二维
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,由于这个分布函数具有很多非常漂亮的性质,使得其在诸多涉及统计科学离散科学等领域的许多方面都有着重大的影响力。
标准
正态分布
的均数与标准差分别是
多少
?
答:
正态分布
的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为
钟形曲线
。我们通常所说的标准正态分布是位置
参数
均数为0, 尺度参数:标准差为1的正态分布。标准偏差 距平均值小于一个标准差之内的数值范围。在正态分布中,此范围所占比率为全部数值之68%,根据正态分布,两个标准差之内的比率合起来为95%...
标准
正态分布
的形状
参数
是什么
答:
0和1。标准
正态分布
又称为u分布,是应用于数学领域的概率分布,形状
参数
为期望和标准差,是0和1。数学是人类对事物的抽象结构与模式进行严格描述的一
种
通用手段,可以应用于现实世界的任何问题,所有的数学对象本质上都是人为定义的。
标准
正态分布
的公式
答:
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μ附近,σ越大,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是:关于...
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