设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)] 其实就是均值是u,方差是t^2,百度不太好打公式,你将就看一下.于是:∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t.(*) 积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域,所以略去不写了.(1)求均值 对(*)式两边...
正态分布的期望和方差计算公式涉及两个独立的正态分布X和Y。具体来说，如果X服从N(0, 4)分布，其数学期望E(X)为0，方差D(X)为4；而Y服从N(2, 3/4)分布，数学期望E(Y)为2，方差D(Y)为4/3。当X和Y独立时，它们的乘积期望E(XY)等于各自的期望值相乘，即E(XY) = E(X) * E(Y) ...
方差衡量的是数据点与期望之间的离散程度。在正态分布中，方差描述了数据分布的宽度或离散程度。较大的方差表示数据点远离均值的可能性更大，反之则数据点更集中在均值附近。计算公式为D = σ²。了解方差有助于判断数据的稳定性或变异性，从而进行风险评估和决策制定。在实际应用中，通过收集...
X N(μ,σ²)那么E(X²) = σ² + μ²D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x；μ,σ²) dx D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x；μ，σ²) dx = ∫ (∞,-∞)...
设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差，容易得到(X-U)/(V/根号n)~N(0,1）和(n-1)S^2/V^2~卡方(n-1) 的分布由于V^2为未知，考虑到S^2是V^2的无偏估计，将V换成S=根号(S^2)。直接用(n-1)S^2/V^2~卡方(n-1) ，利用： P{-卡方(1-a/2)(n-1<...
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} 。
正态分布期望是μ几何意义是对称轴，σ^2是方差，几何意义是拐点。
其中Σ=[σM2ρσMσIρσMσIσI2]，代入即可得到μM|I=μM+ρσMσI(I−μI)σM|I=...
相互独立的两个变量，期望就是两者相加，方差就是两者方差之和
D丨Z丨＝E丨Zl＾2一（ElZ丨）＾2。可以捜索：标准正态分布绝对值的数学期望。