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证明后验分布是一个正态分布
高斯
正态分布
答:
matlab绘制
正态分布概率
密度函数图像的命令为normpdf,normpdf函数的调用格式为normpdf(x,mu,sigma),其中mu为0,sigma为1时,为标准正态分布。在
高斯分布
中有三个数学符号,先来解释这个三个数学符号的含义,然后再说明这个公式的推导思路和推导方法。 三个符号 在数学上分别叫做平均值(又称数学期望...
证明
标准
正态分布
的期望
答:
常数项省略,被积函数是xf(x)=x*e^(-x^2/2) 原函数就是-e^-(x^2/2) 代入正无穷和负无穷都是0。如果X~N(0,1),那么X^2服从自由度为1的卡方
分布
Y=X^2~χ2(1)E(x^4)=E(Y^2)=D(Y)+(E(Y))^2=2+1=3
如果样本空间中的数据满足
正态分布
,则样本空间的
分布是
?
答:
结果:服从Χ2(n-1)分布 解题过程如下:解:∑(Xi-μ)2/σ2=(1/σ2)∑(Xi-X*)2+[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2 ∵(X*-μ)/ (σ/n1/2) 服从标准
正态分布
N(0,1)∴[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2服从Χ2(1)分布 又∵∑(Xi-μ)2/σ2服从Χ2(n)分布 ∴(1/σ2)∑(Xi-X*...
正态分布
计算结果是什么分布
答:
结果:服从Χ2(n-1)分布 解题过程如下:解:∑(Xi-μ)2/σ2=(1/σ2)∑(Xi-X*)2+[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2 ∵(X*-μ)/ (σ/n1/2) 服从标准
正态分布
N(0,1)∴[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2服从Χ2(1)分布 又∵∑(Xi-μ)2/σ2服从Χ2(n)分布 ∴(1/σ2)∑(Xi-X*...
证明
标准
正态分布
的期望
答:
常数项省略,被积函数是xf(x)=x*e^(-x^2/2) 原函数就是-e^-(x^2/2) 代入正无穷和负无穷都是0。如果X~N(0,1),那么X^2服从自由度为1的卡方
分布
Y=X^2~χ2(1)E(x^4)=E(Y^2)=D(Y)+(E(Y))^2=2+1=3
概率分布是正态分布
么?
答:
2.连续型随机变量的密度函数 如果存在一非负实函数P(x),使随机变量X的分布函数F(x)可以表成P(x)在-∞到x上的积分,则称X为连续型随机变量,P(x)称为X的密度函数。连续型随机变量取任何一个实数值的
概率
等于0。常见的连续型随机变量的分布有:均匀分布,
正态分布
、柯西分布、对数正态...
生物统计附实验设计课后答案
答:
10、标准正态变量(标准正态离差):任何一个服从
正态分布
N(μ,δ2)的随机变量x,都可以通过标准化变换:u = (x –μ)/δ,将其变换为服从标准正态分布的随机变量u,u称为标准正态变量。11、双侧
概率
(两尾概率):随机变量x落在平均数μ加减不同倍数标准差δ区间之外的概率称为双侧概率。12、单侧概率(一尾概率...
二维正态分布的边缘
分布 是正态分布
吗
答:
二维正态分布的边缘
分布是正态分布
。它们可以相关也可以独立。边缘分布指在概率论和统计学的多维随机变量中,只包含其中部分变量的
概率分布
。在这个边缘分布中,得到只关于一个变量的概率分布,而不再考虑另一变量的影响,实际上进行了降维操作。
如何
证明
二项分布具有反
正态分布
的特性?
答:
证明
方法如下:在n次独立重复的伯努利试验中,设每次试验中事件A发生的
概率为
p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数,则X的可能取值为0,1,…,n,且对每一个k(0≤k≤n),事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”,随机变量X的离散
概率分布
即为二项分布。
理解β
分布
及共轭分布
答:
该先验分布被称为似然函数的共轭先验。共轭先验的概念必须基于似然函数进行讨论。在抛硬币的例子中,我们通过对似然函数的归一化得到了 分布,因此若将先验分布也设为 分布,对
后验分布
的计算在代数上将十分简便。除了二项分布- 分布外,
正态分布
-正态分布、泊松分布-
分布也是
常见的共轭分布。
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