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正态分布曲线与方差的关系
如何理解
正态分布曲线的
均值
和方差
?
答:
方差(σ^2)表示数据的离散程度:在正态分布曲线中,方差决定了曲线的陡峭程度
。方差越大,曲线越扁平,表示数据的离散程度越高;方差越小,曲线越陡峭,表示数据的离散程度越低。方差是数据偏离均值的平均平方距离,可以理解为数据的“离散程度”。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...
怎么在
正态分布
图像上看
方差
答:
正态分布的方差正态分布的方差
为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越...
如何理解
正态分布曲线
图的意义?
答:
正态分布曲线
图δ 值越大μ值不变 ,说明随机变量的取值越分散,图像越低或者说越宽。δ²就是正态分布
的方差
,表示随机变量取值的分散程度。δ 值越越小,说明随机变量的取值集中在μ值附近,图像越高或者说越窄。δ 值越大,说明随机变量的取值越分散,图像越低或者说越宽。
正态分布方差
是什么?
答:
正态分布方差
为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。正态分布简介...
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...
正态分布的
标准差如何计算? 它
和方差
如何换算?
答:
正态分布的
标准差正态分布N~(μ,δ^2),
方差
D(x)=δ^2,E(x)=μ。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值。μ维随机向量具有类似的概率规律时,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...
随机变量X服从
正态分布
,其正态
曲线
上的最高点的坐标是(10,1/2),则...
答:
正态曲线
是以期望为横坐标,纵坐标为标准差的根号2pai倍,标准差
方差的
平方根
正态分布与
样本
方差
和样本均值
有什么关系
?
答:
从而Y各分量相互独立且都服从
正态分布
。而Y2到Yn的平方之和等于X各分量平方之和减去Y1的平方,也就是X的样本
方差
。从而X的样本方差与Y1相互独立,亦即X的样本方差与样本均值相互独立。其与卡方
分布关系
从证明中可得知
正态分布的方差
越大图像越高么
答:
正态分布
的方差
越大,其图像并不一定越高。正态分布的图像高低主要受到两个因素的影响:期望值“μ”和标准差“σ”正态分布的期望值“μ”决定了图像的中心位置,即
钟形曲线的
对称轴。如果期望值μ较大,那么图像整体会偏向右侧,相对较高;反之,如果期望值μ较小,那么图像整体会偏向左侧。相对较...
什么是标准
正态分布曲线的
期望
和方差
?
答:
标准正态分布φ1等于1。根据分布函数的性质 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)...
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