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正态分布西格玛的平方的意义
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第1个回答 2022-03-28
西格玛的平方代表方差,数据的分散程度。
正态分布μ和σ分别代表数学期望和标准差。正态分布也称“
常态分布
”,又名
高斯分布
。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。
相似回答
正态分布的
u和
西格玛
代表什么
答:
正态分布具有两个参数μ和σ^2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σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2)。μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。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。正...
正态分布的
期望和方差怎么算
答:
2、方差:正态分布的方差表示分布的离散程度
,用西格玛平方表示,方差越大,表示数据点相对于均值的离散程度越大,标准正态分布的方差为1,正态分布的方差可以通过给定的标准差来计算,例如正态分布的标准差为西格玛,那么方差就是西格玛平方。
正态分布
中“
sigma
原则”,“2sigma原则”,“3sigma原则...
答:
其中在
正态分布
中σ代表标准差,μ代表均值x=μ即为图像的对称轴。3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除。且3σ适用于有较多组...
正态分布的意义
是什么?
答:
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。因其曲线呈钟形,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μ= 0,σ = 1的正态分布。μ和σ是小写的希腊字母,μ:读作“谬”,σ读作“
西格玛
”。
“
正态分布
”
的意义
是什么?
答:
“
正态分布
”
的意义
许多统计方法的理论基础。检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布,但相应的统计量在大样本时近似正态分布,因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的 在数学、物理及工程等领域都非常重要...
标准方差
的意义
是什么?
答:
根据他的计算,如果有68.26%的合格率,便是±1
Sigma
(或Standard deviation,即标准方差),±2Sigma有95.44%的合格率,而±3Sigma便达至99.74%的合格率。就是
正态分布
的一部分。此值可参考《概率论与数理统计》第三版浙江大学盛骤,等人编P60。标准方差(standard deviation)就是方差
的平方
根:一...
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