正态分布的期望和方差

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正态分布的期望和方差介绍如下：

正态分布的期望用数学符号表示ξ，所以正态分布的期望的公式是：Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn。

而方差用数学符号表示s，所以正态分布的方差的公式是：s=1/n[(x1-x)+(x2-x)+……+(xn-x)]，另外x上有“-”。

正态分布是这样进行加减乘除运算的：
两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布（可通过求两个正态分布的函数的分布证明），此结论可推广到n个正态分布。因此，只需求X-3Y的期望方差就可知道具体服从什么正态分布了。E(X-3Y)=E(X)-3E(Y)=-2，D(X-3Y)=D(X)+9D(Y)=29，X-3Y~N(-2,29)

扩展资料：

正态分布常见的理由：

通常情况下，一个事物的影响因素都是多个，比如每个人的身高，受到多个因素的影响，例如：
1、父母的身高；

2、家里面的饮食习惯；

3、每天是否运动，每天做了什么运动；

等等。

每一个因素,每天的行为,就像刚才抛硬币一样,这些因素要不对身高产生正面影响,要不对身高产生负面影响,最终让整体身高接近正态分布。

标准正态分布是怎么计算期望和方差呢?
答：惹X～N（p，k＾2）的正态分布，则Z＝（X－p）／k～N（0，1）的标准正态分布，即统计量减期望值后除以方差。假设X～N（μ，σ＾2），则Y＝（X－μ）／σ～N（0，1）．证明；因为X～N（μ，σ＾2），所以P（x）＝（2π）＾（－1／2）＊σ＾（－1）＊exp｛［－（x－μ）＾2...

正态分布的期望和方差独立吗
答：正态分布的期望和方差独立。正态分布（Normaldistribution），也称常态分布，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）在求二项分布的渐近公式中得到。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的...

如何求服从标准正态分布的数据的期望值和方差?
答：主要优势：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。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的...

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，...

正态分布的两个参数期望值和方差对分布的作用
答：期望决定了正态分布的中心对称轴，而方差决定了正态分布的胖瘦，反差越大，正态分布相对的胖而矮，也就是分步相对的不集中。

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...

对数正态分布的期望和方差怎么推导?
答：如果随机变量X：｛x1,x2,...,xn｝服从对数正态分布，那么它的数学期望为：E=(lnx1+lnx2+...+lnxn)/n； 它的标准差为：σ=√{Σ(i：1→n) [ln xi - E]² / n} 。

各种分布的期望与方差表
答：各种分布的期望与方差表如下：0-1分布B(1,p)：均值为p，方差为pq。二项分布B(n,p)：均值为np，方差为npq。泊松分布P(λ)：均值为λ，方差为λ。均匀分布U(a,b)：均值为(a+b)/2，方差为(a-b)^2/12。正态分布N(μ,σ)：均值：μ，方差：σ。卡方分布χ^2(n)：均值n，方差2n。

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)。方差计算注意事项 协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的，结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度...

f分布怎么算期望和方差啊?
答：方差的计算：Var(F) = Var(X/Y) = Var(X) / Var(Y) = (σ1^2 / n1) / (σ2^2 / n2) = σ1^2 * n2 / σ2^2 * n1。这表示F分布的方差是两个正态分布的标准差平方之比，乘以第二个正态分布的自由度除以第一个正态分布的自由度。值得注意的是，F分布的期望和方差都是依赖...