国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

正態(tài)分布(Normal distribution)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了正態(tài)分布(Normal distribution)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

目錄

概念

性質(zhì)

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

?"3σ"法則

參考資料


概念

若連續(xù)性隨機(jī)變量X的概率密度

正態(tài)分布(Normal distribution)

其中??為平均數(shù),?為標(biāo)準(zhǔn)差,?為常數(shù),則稱X服從參數(shù)為??的正態(tài)分布(Normal distribution)或高斯(Gauss)分布,記為.

X的分布函數(shù)

正態(tài)分布(Normal distribution)

1.正態(tài)分布的圖形

性質(zhì)

  • 曲線關(guān)于??對(duì)稱,這表明對(duì)于任意??有

?正態(tài)分布(Normal distribution)?.

  • 當(dāng)??時(shí),取到最大值?

??.

  • ?離??越遠(yuǎn),?的值越小,表明對(duì)于同樣長(zhǎng)度的區(qū)間,當(dāng)區(qū)間離??越遠(yuǎn),X落在這個(gè)區(qū)間上的概率越小.
  • 在??處曲線有拐點(diǎn). 曲線以??軸為漸近線.
  • 固定??,改變??的值,正態(tài)分布圖形沿著??軸平移,而不改變其形狀. 正態(tài)分布的概率密度曲線? 的位置完全由參數(shù)??所確定,?稱為位置參數(shù).
  • 固定??,改變??的值,由于最大值??,可知當(dāng)??越小時(shí),圖形變得越尖,因而X落在???附近的概率越大.

正態(tài)分布(Normal distribution)

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

當(dāng)??時(shí)稱隨機(jī)變量X服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布.

?標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度:

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù):

易知

?"3σ"法則

正態(tài)分布(Normal distribution)

正態(tài)分布(Normal distribution)

正態(tài)分布(Normal distribution)

盡管正態(tài)變量的取值范圍是?,但它的值落在?正態(tài)分布(Normal distribution)?幾乎是肯定的事.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-490183.html

參考資料

  • 《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》第四版,?盛聚, 謝式千, 潘承毅.

到了這里,關(guān)于正態(tài)分布(Normal distribution)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 正態(tài)分布,二維正態(tài)分布,卡方分布,學(xué)生t分布——概率分布學(xué)習(xí) python

    正態(tài)分布,二維正態(tài)分布,卡方分布,學(xué)生t分布——概率分布學(xué)習(xí) python

    目錄 基本概念 概率密度函數(shù)(PDF: Probability Density Function) 累積分布函數(shù)(CDF: Cumulative Distribution Function) 核密度估計(jì)((kernel density estimation) 1.正態(tài)分布 概率密度函數(shù)(pdf) 正態(tài)分布累積分布函數(shù)(CDF) 正態(tài)分布核密度估計(jì)(kde) 正態(tài)分布四則運(yùn)算 二維正態(tài)分布(逐漸補(bǔ)充) 馬

    2024年02月03日
    瀏覽(85)
  • 一些常見分布-正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、伽馬分布、卡方分布、t分布、F分布等

    目錄 正態(tài)分布 對(duì)數(shù)正態(tài)分布? 伽馬分布 伽馬函數(shù) 貝塔函數(shù)

    2024年02月07日
    瀏覽(88)
  • 兩個(gè)獨(dú)立的正態(tài)分布的和仍然為正態(tài)分布的證明

    兩個(gè)獨(dú)立的正態(tài)分布的和仍然為正態(tài)分布的證明

    正態(tài)分布的密度函數(shù): f ( x ) = 1 2 π σ e ? ( x ? μ ) 2 2 σ 2 begin{align*} f(x) = frac{1}{sqrt{2pi}sigma}e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}} end{align*} f ( x ) = 2 π ? σ 1 ? e ? 2 σ 2 ( x ? μ ) 2 ? ? 在進(jìn)行理論推導(dǎo)之前,我們先通過Matlab數(shù)值計(jì)算看看兩獨(dú)立正態(tài)分布的乘積情況: 如圖所示綠

    2024年02月06日
    瀏覽(100)
  • 正態(tài)分布的概率密度函數(shù)|多種正態(tài)分布檢驗(yàn)|Q-Q圖

    正態(tài)分布的概率密度函數(shù)|多種正態(tài)分布檢驗(yàn)|Q-Q圖

    正態(tài)分布的概率密度函數(shù)(Probability Density Function,簡(jiǎn)稱PDF)的函數(shù)取值是指在給定的正態(tài)分布參數(shù)(均值 μ 和標(biāo)準(zhǔn)差 σ)下,對(duì)于特定的隨機(jī)變量取值 x,計(jì)算得到的概率密度值 f(x)。這個(gè)值表示了在正態(tài)分布下,隨機(jī)變量取值為 x 的概率密度。 具體地,正態(tài)分布的概率密度

    2024年02月07日
    瀏覽(94)
  • PT_二維隨機(jī)變量:正態(tài)分布的可加性/一維隨機(jī)變量函數(shù)與正態(tài)分布

    一維隨機(jī)變量函數(shù)與正態(tài)分布 PT_隨機(jī)變量函數(shù)的分布_隨機(jī)變量線性函數(shù)的正態(tài)分布_xuchaoxin1375的博客-CSDN博客 ??正態(tài)分布的可加性 區(qū)別于一維隨機(jī)變量的函數(shù)的正態(tài)分布的規(guī)律,多維隨機(jī)變量(各個(gè)分量相互獨(dú)立同分布)具有不同的規(guī)律 在一維的情況中, X ~ N ( μ , σ 2 ) , 則

    2023年04月25日
    瀏覽(86)
  • 正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布參數(shù)(mu, sigma)與數(shù)據(jù)本身均值方差(m, v)的關(guān)系

    正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布參數(shù)(mu, sigma)與數(shù)據(jù)本身均值方差(m, v)的關(guān)系

    1 正態(tài)分布的參數(shù)mu sigma 為數(shù)據(jù)本身的均值m和標(biāo)準(zhǔn)差,即方差v的根 sqrt(v)。 2 對(duì)數(shù)正態(tài)分布參數(shù) mu 和 sigma,與數(shù)據(jù)本身均值m和方差v之間存在如下關(guān)系: 利用如下MATLAB代碼,對(duì)上述關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證。 運(yùn)行結(jié)果如下:

    2024年02月12日
    瀏覽(118)
  • 【概率論】正態(tài)分布

    【概率論】正態(tài)分布

    前導(dǎo)知識(shí): 概率密度函數(shù)(密度函數(shù)):描述一個(gè)隨機(jī)變量的在某個(gè)確定的取值點(diǎn)附近的可能性的函數(shù)。? 隨機(jī)變量的取值落在某個(gè)區(qū)域內(nèi)的概率為概率密度函數(shù)在這個(gè)區(qū)域上的積分。 性質(zhì): f(x)=0 數(shù)學(xué)期望 又稱均值,是實(shí)驗(yàn)中每次結(jié)果的概率乘以其結(jié)果的總和,反映隨機(jī)

    2024年02月13日
    瀏覽(29)
  • 【分布族譜】正態(tài)分布和二項(xiàng)分布的關(guān)系

    【分布族譜】正態(tài)分布和二項(xiàng)分布的關(guān)系

    正態(tài)分布,最早由棣莫弗在二項(xiàng)分布的漸近公式中得到,而真正奠定其地位的,應(yīng)是高斯對(duì)測(cè)量誤差的研究,故而又稱Gauss分布。測(cè)量是人類定量認(rèn)識(shí)自然界的基礎(chǔ),測(cè)量誤差的普遍性,使得正態(tài)分布擁有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,或許正因如此,正太分布在分布族譜圖中居于核心的

    2024年02月05日
    瀏覽(90)
  • 【分布族譜】正態(tài)分布和卡方分布的關(guān)系

    【分布族譜】正態(tài)分布和卡方分布的關(guān)系

    正態(tài)分布,最早由棣莫弗在二項(xiàng)分布的漸近公式中得到,而真正奠定其地位的,應(yīng)是高斯對(duì)測(cè)量誤差的研究,故而又稱Gauss分布。。測(cè)量是人類定量認(rèn)識(shí)自然界的基礎(chǔ),測(cè)量誤差的普遍性,使得正態(tài)分布擁有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,或許正因如此,正太分布在分布族譜圖中居于核心

    2024年02月07日
    瀏覽(30)
  • 正態(tài)分布的分布函數(shù)和概率密度(matplotlib)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請(qǐng)作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包