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方差为正期望可以为负吗
正态分布的
期望
答:
正态分布的
期望
值μ,即均值,可以通过对概率密度函数f(x)的积分来确定。积分表达式∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*(x-u)dx在u处的导数为0,这相当于∫x*f(x)dx等于u,从而证明了μ的定义式u*1即为均值。而对于
方差
σ^2(在文中为t^2),我们对f(x)进行关于t的导数...
标准正态分布的
期望
值和
方差是
多少?
答:
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)。其概率密度函数
为正
态...
样本均值与总体均值差值的
期望
绝对值小于多少为宜?
答:
我们要确定样本大小n,使得E(X(平均)-u)≤ 0.1。首先需要明确,E(X(平均)-u)表示的
是
样本均值X(平均)与总体均值u之间的差的
期望
值。对于正态分布N(u, 1),总体均值u和方差1已知。对于样本均值X(平均),我们知道其期望值为E(X(平均)) = u,
方差为
Var(X(平均)) = σ^2...
n维正态分布的
期望
和
方差
答:
如果我们用 Σ 表示协
方差
矩阵,Σ = [σ??],其中 σ?? 表示第 i 个维度与第 j 个维度之间的协方差。请注意,
期望
向量和协方差矩阵是多维正态分布的两个重要参数,用于描述分布的中心位置和分散情况。不同维度之间的相关性会影响分布的形状。根据期望向量和协方差矩阵的不同,n维正态分布可以在...
急求!!
方差
等于一代表什么?数学
期望
等于零代表什么?
答:
方差代表与中心偏离的程度,一般为与平均数的偏离,方差与0的差距越大说明偏离程度越大,等于一并没有什么特殊的意义。比较有意义的
是方差为
0的情况:D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c,即P{X=c}=1,其中E(X)=c 在概率论中,
期望
值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的...
两个服从一维正态分布的随机变量的线性组合会是二维正态分布??
答:
不一定的,举例说明:1、X
是正
态总体,所以X1、X2相互独立,相互独立的两个一维正态随机变量,是可以形成二维正态随机变量的;2、(X1,X2)是二维正态随机变量了。后面都可以串起来了!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...
几何分布的
期望
和
方差
答:
几何分布的
期望
和
方差
公式分别是E(n)=1/p、E(m)=(1-p)/p,几何分布是离散型概率分布,其中一种定义为前k-1次皆失败,第k次成功的概率。在伯努利试验中,成功的概率为p,若ξ表示出现首次成功时的试验次数,则ξ是离散型随机变量,它只取正整数,且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p。
如何理解统计学的核心定理?
答:
正态分布:正态分布
是
一种连续概率分布,其图形呈钟形曲线。正态分布的概率密度函数有两个参数,即
期望
和
方差
。当随机变量服从正态分布时,我们可以用期望和方差来描述这个随机变量的分布特征。中心极限定理的内容可以简单描述为:当一个随机变量是由大量独立的、同分布的随机变量的和或平均值组成时,这个...
一维正态分布的
期望
、
方差是
多少?
答:
两个不独立的一维正态分布(不符合联合二维正态分布)的线性组合服从一维正态分布。注意我们标准正态分布的密度函数,这时还没有说明正态分布的两个参数μ和σ
是期望
和
方差
。高斯分布的概率密度计算核心在于计算数据点到中心的距离,并且除以标准差将这个绝对距离转化为相对距离,然后通过距离平方的指数衰减...
标准正态分布的
方差为
答:
标准正态分布的
方差为
0,标准正态分布是一个在数学、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。
期望
值μ=0,即曲线图象对称轴为Y轴,标准差σ=1条件下的正态分布,记为N(0,1)。在实际应用上,常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确,则...
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