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标准正态分布

如果非标准正态分布X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)。举个具体的例子,一个量X,是非标准正态分布,期望是10,方差是5^2(即X~N(10,5^2));那么对于X的线性函数Y=(X-10)/5,Y就是服从标准正态分...

正态分布是常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布,例如能力的高低,学生成绩的好坏等都属于正态分布。 正态分布的特点是: (1). 正态分布的形式是对称的,对称轴是经过平...

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。标准正态分布又称为u分布,是以0为 均数、以1为 标准差的正态分布,记为N(0,1)。

正态分布标准化的意义是可以方便计算,是一种统计学概念。 原本的正态分布图形有高矮胖瘦不同的形态,实际上是积分变换的必然结果,就好比是: 1.y = kx + b 直线,它不一定过原点的,但是通过变换就可以了: 大Y = y-b ; 大X = kx ; ===> 大Y = 大X...

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.

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

只有相互独立的正态分布加减之后,才是正态分布。如果两个相互独立的正态分布X~N(u1, m²),Y~N(u2,n²),那么Z=X±Y仍然服从正太分布,Z~N(u1±u2,m²+n²)。 正态分布又名高斯分布,是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要...

对随机变量引入两个最基本的概念:期望和方差。期望表示随机变量的总体特性,方差表示变量的稳定程度,方差越大表示随机变量越不稳定 正态分布是概率论中的最重要的分布。 标准差不同,正态分布的形状也不同,标准差越小,分布就集中在期望旁边...

比如说以你那个例子为例,a=0.05,你那个肯定是双侧检验所以二分之阿法就=0.025。所以接受域面积就等于0.975,然后你就找纵向的0.97横向的0.005就是等于1.959964也就是约等于你的那个1.96了

将未知量Z对应的列上的数 与 行所对应的数字 结合 查表定位 例如 要查Z=1.96的标准正态分布表 首先 在Z下面对应的数找到1.9 然后 在Z右边的行中找到6 这两个数所对应的值为 0.9750 即为所查的值

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