这是简写。N就是正态分布(normal distribution)，取了第一个字母N。后面括号里的两个数是均值和方差。N(2,1)就是均值是2，方差是1的正态分布 概率密度函数f(x)=[1/(根号2π)] * exp[(x-2)^2/2]U就是均匀分布(uniform distribution)，取了第一个字母U。后面括号里的两个数分布的区间。
这个比较简单,容易理解,不展开了。本质上是下面的二项分布的取n=1的情况。 2. 二项分布:B(n,p) 定义:X为n次独立重复随机事件中发生的事件数。这个事件每次发生的概率都是p。则X~B(n,p) 概率分布: 二项分布的不同参数下的分布函数如下: 3. 泊松分布:P(λ) 定义:X为某个随机事件发生的次数,假设每次...
解:随机变量X～N(105,192),Y～N(100,92),设μ1=105,σ1=19,μ2=100,σ2=9,由P(X≤A)=P(Y≤A),设A=μ1-xσ1=μ2-xσ2,则满足P(X≤A)=P(Y≤A),∴105-19x=100-9x,解得x=0.5,∴A=105-19×0.5=95.5.故答案为:95.5. 设μ1=105,σ1=19,μ2=100,σ2=9,由P(X≤...
C_{n}^{x}=\frac{n!}{x!(n-x)!},例如3个人中,有2人购买的试验结果的个数为: C_{3}^{2}=\frac{3!}{2!(3-2)!}=3(式1) 表明成功2次的试验结果有3种(SSF),(SFS),(FSS)。 式1 ,可用来确定与x次成功相对应的试验结果的个数。如果我们想知道n次试验中x次成功的概率 ,还必须要知道其...
标准正态分布(x～n)是指服从标准正态分布的随机变量。它的累积分布函数为F(x)=0.5 * [1 + erf( ((x-μ)/√(2*σ^2)) )],其中μ是平均数,σ是标准差。 在数学中,标准正态分布是一个在-∞到+∞的连续分布,它的值接近于0的概率为0.34,接近于中间值为0的概率则为0.5。因此,它通常被用来衡量一...
1(B卷)设随机变量X~N(μ_0σ^2),则y=ax+b服从()A.N(μ_0σ^2)B.N(a∥b,a^2a^2)C.N(0,1)D.N(x/x(x^2)/(y^2)) 2(B卷)设随机变量X~N(μσ^2),则服从( )A. N(μσ^2) B. N() C. N(0,1) D. N(μ/a(σ^2)/(β^2)) 3(B卷)设随机变量X~N(μσ^2)...
0,1）x~n是二项分布。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。
B是二项分布，U是均匀分布，N是正态分布
【解析】随机变量X~N(0,1)E(X)=0,D(X)=1,Y=3X-2,E(Y)=3E(X)-2=-2,D(Y)=32D(X)=32.Y=3X-2~N(-2,32)综上所述,答案选择:D【圆的标准方程】如图,设圆心是C(a,b),半径是r.设M(x,y)是M圆上任意一点,根据定义,点M到圆心c的距离等于r.点M的适合条件为P={M|MC|...