是正态分布,原因:设X,Y均为正态分布,均值方差分别为uX,uY和varX和varY, 则-Y也为正态分布,其均值方差为-uY和varY, 所以由两个独立正态随即变量的和仍为正态的,得知X-Y服从均值为X-Y,方差为varX+varY的正态分布。 扩展资料 分布曲线 图形特征 集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。 对称...
两个完全独立的正态分布,但是它们的均值和方差都是分别相等那么它们相减得到什么分布呢?我觉得是均值为0的正态分布,但是方差是多少我说不准千万别告诉我在轴上对应相减结果全是0,那就不是概率了-_-III11$$ V a r ( X - Y ) = V a r ( X ) + V a r ( Y ) = 2 \sum $$我们通常写正态...
正态分布相减后的分布仍服从正态分布,其均值等于原分布均值的差,方差等于原分布方差的和(假设两个分布独立)。这一性质使得正态分布在统计学中的运算和分析具有独特的便利性。 1. 均值的变化 当两个独立的正态分布随机变量$X$和$Y$相减时,新分布$X-Y$的期望值为$\mu_{X-...
两个正态分布相减后的随机变量仍然是正态分布。 设两个正态分布分别为(X sim N(u_1, v_1^2))和(Y sim N(u_2, v_2^2))。首先,因为正态分布具有这样的性质:若(Y)是正态分布,那么(-Y)也为正态分布,且(-Y)的均值为(-u_2),方差为(v_2^2)。 对于两个独立的随机变量(X)和(-Y),根据两...
正态分布相减 公式:若 X ~ N(μ₁, σ₁²) 且 Y ~ N(μ₂, σ₂²),且 X 与 Y 独立,则 Z = X - Y ~ N(μ₁ - μ₂, σ₁² + σ₂²) 释义:这个公式描述了两个独立正态分布随机变量相减后的新分布的参数。具体来说,如果 X 服从均值为 μ₁、方差为 σ₁...
1两个相互独立但是相同的正态分布相减得到什么样的分布?两个完全独立的正态分布,但是它们的均值和方差都是分别相等 那么它们相减得到什么分布呢? 我觉得是均值为0的正态分布,但是方差是多少我说不准 哪位高人能告诉我? 千万别告诉我在轴上对应相减结果全是0,那就不是概率了-_-||| 反馈 收藏 ...
两个完全独立的正态分布,但是它们的均值和方差都是分别相等那么它们相减得到什么分布呢?我觉得是均值为0的正态分布,但是方差是多少我说不准千万别告诉我在轴上对应相减结果全是0,那就不是概率了-_-|||Var(X-Y)=Var(X)+Var(Y)=2∑我们通常写正态分布,写成(u,∑2)如果应该是方差相加,那么是∑=2∑,还...
两个独立同分布的正态分布相减的分布证明 假设我们有两个独立的、同分布的正态随机变量 $X$ 和 $Y$,它们各自服从正态分布 $N(\mu, \sigma^2)$。我们需要证明 $Z = X - Y$ 的分布是什么。 步骤1:定义随机变量的概率密度函数 正态分布 $X$ 和 $Y$ 的概率密度函数分别为: $f_X(x) = \frac{...
1 正态分布相加减规则：两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布，此结论可推广到n个正态分布。因此，只需求X-3Y的期望方差就可知道具体服从什么正态分布了。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,m)，Y~N(u2，n)，那么Z=X±Y仍然服从正太分布，Z~N(u1±...
是正态分布,原因:设X,Y均为正态分布,均值方差分别为uX,uY和varX和varY,则-Y也为正态分布,其均值方差为-uY和varY,所以由两个独立正态随即变量的和仍为正态的,得知X-Y服从均值为X-Y,方差为varX+varY的正态分布.相关推荐 1两个正态分布的随机变量相减后的随机变量还是正态分布吗?均值和方差各是多少?我...