正太分布的期望与方差是多少?
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（Y）= E [YE（Y）] ^ 2 = E [ - X - 0] ^ 2 = E [X ^ 2] = 1
因此,随机变量Y = - X的意思是0,方差为1 服从标准正态分布的随机变量：BR /> N（0,1）
扩展资料：
正态分布图形特征
1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。
2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。
3、均匀变动性：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%。
对数正态分布的期望和方差
答：正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，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...
正态分布的期望和方差怎么算
答：1、期望（均值）：正态分布的期望值表示分布的中心位置，用Mu表示，对于标准正态分布（均值为0，标准差为1），期望值为0，对于普通的正态分布，期望值可以通过给定的均值来确定，例正态分布的均值为Mu，那么期望值就是Mu。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，...
正态分布求期望,方差
答：你应该是这样问：若X服从正态分布,则Y=ax+b的期望和方差 答案是 当X~N（μ，σ）时，E(X)=μ，D(X)=σ²所以E(Y)=aE(X)+b=aμ+b，D(Y)=a²E(X)=a²σ²记得采纳额···
标准正态分布的期望值和方差是多少?
答：Φ(-1)=1-Φ(1)∴Φ(1)-Φ(-1)=2Φ(1)-1 =2×0.8413-1 =0.6826 正态曲线 呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了...
正态分布、标准正态分布(定义、期望、方差、例题)
答：当我们说一个随机变量 X 服从正态分布，记为 X ~ N(μ, σ²)，那它的密度函数就呈现出一种特有的对称美，关于参数μ对称，峰值在μ处，离μ越远，概率密度逐渐减小。数学期望与方差解析： 让我们深入了解正态分布的核心参数——数学期望 μ 和方差 σ²。正态分布的数学期望，简单...
正态分布怎么求期望和方差
答：X N(μ,σ²)那么E(X²) = σ² + μ²D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x；μ,σ²) dx D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x；μ，σ²) dx = ∫ (∞,-∞)...
如何通过正态分布公式计算期望值和方差?
答：深入解析：正态分布期望与方差的计算方法在统计学中，正态分布以其独特的对称性广泛应用于各种实际问题。其概率密度函数可以表示为 y = (1/σ√(2π)) * e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))，其中 μ 代表期望值（或均值），σ 为标准差。现在，我们来详细探讨如何求解正态分布的期望和方差。期望值...
概率论八大分布的期望和方差?
答：一、离散型分布：1.0-1分布 B(1,p)：均值为p，方差为pq。2.二项分布B(n,p)：均值为np，方差为npq。3.泊松分布P(λ)：均值为λ，方差为λ。4.几何分布GE(p)：均值。二、连续型分布：1.均匀分布U(a,b)：均值为(a+b)/2，方差为(a-b)^2/12。2.正态分布N(μ,σ)：均值：μ，...
六个常见分布的期望和方差是什么?
答：4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次...
服从正态分布的随机变量的期望是多少?
答：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。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。
