常数成以正态分布，均值和方差怎么变化
如果X服从 N(\mu ,\sigma ^{2})且a与b是实数，那么aX+b服从N(a\mu +b,(a\sigma )^{2})
密度函数
f(x)
EX=xf(x)(这个利用奇欧性)=0；
DX=E(X^2)-(EX)=E(X^2);
E(X^2)=x^2f(x);这个计算主要利用变量替换，利用gamma 函数也可以
x ~ N(μ, σ²)
kx ~ N(kμ, k²σ²)
即：均值增大 k 倍
而方差增大 k² 倍
分布不变。
为什么正态分布的充分统计量是均值和方差
答：充分统计量的含义是，当观察到了未知总体的一个样本X，统计量包含了关于X分布的所有信息。也就是说，一旦我们知道了样本X的充分统计量，那么X中已经包含关于未知总体的任何有用信息了。而这两个统计量可以由样本方差、样本均值计算出，因而样本方差、样本均值也为充分统计量。
正态分布的期望和方差各是多少
答：具体来说，X～N(μ, σ²)中的μ是期望值，它告诉了我们随机变量最可能出现的数值，而σ²则是方差，其平方根σ代表了标准差，它是衡量数据分布离散程度的一个重要工具。在正态分布中，数据点倾向于聚集在均值附近，且分布是对称的，大约68%的数据位于均值的一个标准差范围内，95%的...
均值、方差、标准差三者之间的联系是什么
答：通过控制均值和方差，正态分布曲线可以具有不同的形状和特征。例如，当均值为0，方差为1时，正态分布曲线呈现标准正态分布，具有对称性；当均值不为0，方差不为1时，曲线会发生平移和拉伸，但整体形状仍然是钟形曲线。通俗地说，均值和方差可以帮助我们理解数据的中心位置和离散程度。它们是统计学中一些...
正态分布怎么求均值?
答：用U表示标准正态分布，临界值Zα满足P(U>Zα)=Zα，即P(U≤Zα)=1-α。当α=0.025时，就是查表中0.975对应的值，0.975在表中1.9那一行，0.06那一列，所以Z0.025=1.96。若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、duξn，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准...
均值-方差模型为什么必须服从正态分布?谢谢!
答：因为正态分布只有两个参数，一个是均值，一个是方差，有了这两个数这个分布就定下来了，所以他们有对应的关系。
为什么正态分布中, X和Y的方差相等?
答：因为X和Y分别独立服从N（0,1）和N（1,1），所以X+Y服从N（1,2），其中均值是两者均值和，方差是两者方差和。正态分布以x=μ为对称轴，μ表示其均值，很显然落在对称轴左右两边的概率各位1/2，这也就是公式的几何意义。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...
...组服从正态分布N(4,4)的随机数,计算其均值与方差,并与理论值比较_百...
答：5.475499 3.168681 3.886320 2.994453 4.882229 7.053029 7.143782 3.713631 4.110992 2.009568 均值4.443818 方差2.884591 均值比理论值高大概10%，方差比理论值低30%。样本数小误差较大 试过生成1000个的时候，相对误差基本就是百分之一级别 想要生成更多例子的话请追问。不过大概有有长度限制...
正态分布总体有两个参数,一个是均值,一个是方差,这两个参数确定后,一个...
答：因为方差是正态分布密度函数形状的唯一标识，而期望是未知的唯一标识，所以只用而这以确定，密度函数也就唯一确定了，当然分布函数也就确定了！
正态分布怎样求均值?
答：把(u-x)拆开，再移项：∫x*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=u*∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx 也就是 ∫x*f(x)dx=u*1=u 这样就正好凑出了均值的定义式，证明了均值就是u。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为的高斯分布，记为N(μ，)。其...
均值与方差,回归分析,独立性检验,正态分布的联系与区别
答：它们都是对收集的数据进行的分析，这是它们的联系。均值与方差对于两个方案好坏或者两人水平高低的对比；回归分析找出两个变量之间的函数关系；独立性检验是判断两个变量之间的相关性有多大；正态分布是对满足正态曲线的函数进行分析，了解其函数的性质。
