个人网站怎么样的,地方网站用什么域名,自己黑自己做的网站,西安企业名录电话资料正态分布#xff08;Normal distribution#xff09;#xff0c;又名高斯分布#xff08;Gaussian distribution#xff09;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#xff0c;记为N(μ#xff0c;σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位…正态分布Normal distribution又名高斯分布Gaussian distribution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(μσ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置其标准差σ决定了分布的幅度。当μ 0, σ 1时的正态分布是标准正态分布。一维正态分布的概率密度函数为 正太分布 变换 标准正太分布均值为0标准差为1其中 为正太分布分均值 为正太分布的标准差z为变化后的值。X为随意变量。例如234的均值为3方差为 标准差为 。进行标准正太分布后随机变量变为 0 然后求均值为0方差为1。正态分布的一些性质1如果 且a与b是实数那么2如果 与 是统计独立的正态随机变量那么它们的和也满足正态分布它们的差也满足正态分布U与V两者是相互独立的。要求X与Y的方差相等。期望和方差的性质双木止月Tong【“数”你好看】期望E(X)与方差Var(X)zhuanlan.zhihu.com
