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x~n(μ,σ^2)的期望和方差
设随机变量X~
N(μ,σ^2)
,求y=∣X-μ∣
的期望与方差
答:
X
-μ~
N(
0
,σ^2)
EY=E|X-μ|=根号下(2/pi)σ EY^2=E|X-μ|^2=E(X-μ)^2=σ^2 DY=EY^2-(EY)^2=(1-2/pi)σ^2
设随机变量
X~N(μ,σ^2)
,求Y=bX+c的分布密度,其中b,c都是常数且b不为...
答:
因此Y=bX+c的分布密度为:f
(x
)=2/[√(2π)σ]*e^[-(y-bμ)^2/(b^2
σ^2)
]
设随机变量X~
N(μ,σ^2)
,求Y=e^
x的期望方差
谁会
答:
上面答案是针对
X
为标准正太分布的,一般正态分布的可以类似做,但过程会复杂些
总体X~
N(μ,σ2)
,X1…… X2n 是总体
X的
一个样本,令Z=∑(Xi+
Xn
+i-2X...
答:
这个
期望
很简单,但
方差
太难算了。但无论如何,我还是算出来了,最后答案是:期望:2(n-1)σ^2 方差:8(n-1)σ^4 过程如下(点击可放大图片):
概率论
与
数理统计:设总体
X
~
N(μσ^2)
.已知样本容量n=16,样本均值为12.5...
答:
其中P﹛4*
(x
¯-µ)/s>4*0.5/s﹜=α,tα(15)=4*0.5/s=0.866,α=0.
2,
所以P﹛4*(x¯-µ)/s<4*0.5/s﹜=0.8,而P﹛4*(x¯-µ)/s<-4*0.5/s﹜=1-P﹛4*(x¯-µ)/s>-4*0.5/s﹜=0.2,所以P﹛|x¯-...
设随机变量X~
N(μ,σ^2)
,求Y=e^
x的期望方差
谁会
答:
上面答案是针对
X
为标准正太分布的,一般正态分布的可以类似做,但过程会复杂些
正态分布的标准差公式是什么?
答:
正态分布的标准差正态分布
N~(μ,
δ
^2)
,
方差
D(
x
)=δ^2,E(x)=μ。服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。μ维随机向量具有类似的概率规律时,随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经...
正太分布
的期望与方差
是多少?
答:
如果
x
服从正态分布N,则x平方服从
N(
u,(σ^2)/n)。因为X1,
X2
,X3,...,
Xn
都服从N(u
,σ^2)
,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2).均值X=(X1+X2...Xn)/n,所以
X期望
为u,
方差
D(X)=D(X1+X2...Xn)/n^2=σ^2/n E(Y)= E [X] = - E [X] = 0 Y...
x
~
n(
3,4)是什么意思
答:
x~n(3,4),x属于期望为3,方差为4的高斯分布。对于随机变量
X
,其概率密度函数如图所示。称其分布为高斯分布或正态分布,记为
N(μ,σ2)
,其中为分布的参数,分别为高斯分布
的期望和方差
。当有确定值时,p(
x
)也就确定了,特别当μ=0,σ2=1时,X的分布为标准正态分布。μ正态分布最早由棣...
正态分布
的期望和方差
是什么?
答:
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、
方差
为σ^2的高斯分布,记为
N(μ,σ^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...
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