x属于正态分布,x^2的数学期望和方差
具体回答如图：
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
扩展资料：
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。
μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，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。
由于“小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。
由此可见X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ,μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间。
参考资料来源：百度百科——正态分布
E(Y)=E(X1)+E(X2).D(Y)就比较复杂了,首先要看他们是否相关,如果X1,X2是相互独立的,那么,D(Y)=D(X1)+D(X2).如果相关则D(Y)=D(X1)+D(X2)+2(E(X1X2)-E(X1)E(X2))
利用χ2分布算出来，方差是2σ2(σ2-μ2)，说搜一下看看对不对，结果告诉我下载百度app才能看，好，下载之后根本没有准确的答案，醉了X ~ N(μ，σ²)
那么：E(X²) = σ² + μ²
D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x；μ，σ²) dx
x属于正态分布,x^2的数学期望和方差
答：利用χ2分布算出来，方差是2σ2(σ2-μ2)，说搜一下看看对不对，结果告诉我下载百度app才能看，好，下载之后根本没有准确的答案，醉了
X服从正态分布,那么X^2服从什么分布
答：如果x服从标准正态分布，x^2服从自由度为1的卡方分布。若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。在抽样分布理论一节里讲到，从正态总体进行一次抽样就相当于独立同...
x服从标准正态分布,x^2服从什么分布?
答：如果x服从标准正态分布，x^2服从自由度为1的卡方分布。若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布...
x服从标准正态分布,则x平方服从什么
答：如果x服从正态分布N，则x平方服从N（0，1/n）。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。服从标准正态分布,通过查标准正态...
如果x服从正态分布N则x平方服从什么分布?
答：如果x服从正态分布N，则x平方服从N（u,（σ^2）/n）。因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）/n,所以X期望为u,方差D(X)=D（X1+X2...Xn）/n^2=σ^2/n E（Y）= E [X] = - E [X] = 0 Y...
X服从正态分布N(3000,1000),求X的平方的期望
答：X服从正态分布N~（3000,1000）所以有：E(X)=3000，D(X)=1000 又E(X^2)=(E(X))^2+D(X)即E(X^2)=3000^2+1000=9001000 在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
已知随机变量X服从标准正态分布,求Y=X^2的概率密度
答：分析：求Y=2X^2+1的概率密度，F(y）=P(Y<=y)=P(Y=2X^2+1<=y)=P{- √du[(y-1)/2]=<X<=√[(y-1)/2]} =Fx{√[(y-1)/2]}-Fx{-√[(y-1)/2]} (y>=1)f(y)=1/{4√[(y-1)/2]} *{ fx{√[(y-1)/2]}+fx{-√[(y-1)/2]} } ---(1)fx(x)=...
X服从正态分布,计算E(X^2),不用方差推导直接用积分怎么算!
答：具体回答如图：由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
已知随机变量X服从标准正态分布,求Y=X^2的概率密度
答：你好！如图先求出Y的概率密度与X的概率密度的关系，再代入具体的表达式。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
抽样分布(X^2分布,t分布和F分布)为什么
答：t分布又叫student-t分布，常常用于根据小样本来估计呈正态分布且方差值为知的样本的均值。（一个前提是：t分布的样本的总体必须符合正态分布。t分布一般用于小样本(样本量比较小)的情形。）假设X服从标准正态分布即X~N(0,1)，Y服从自由度n的卡方分布即Y~χ2（n），且X与Y是相互独立的，那么Z=...
