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服从正态分布的数据有
已知随机变量X
服从
标准
正态分布
,则Y的取值范围是
答:
Z=X+Y的概率密度函数为 g(y)=∫R p(x)f(y-x)dx =0 y≤0 ∫[0,y]e^(x-y)dx=1-e^(-y) 0<y≤1 ∫[0,1]e^(x-y)dx=e^(1-y)-e^(-y) y>1 解:本题利用了联合概率密度的性质和和的
分布
公式求解。X的概率密度函数为:p(x)= 1 x∈(0,1)Y的概率密度函数为:f(...
正态分布的
z代表什么意思
答:
Z代表随机变量经过列维-林德伯格中心极限定理的变形后,
服从
标准
正态分布
Φ(0,1),并且Z为该标准正态分布下的新变量。Z在数量上表示该新变量为该标准正态分布下标准差σ=1的倍数。Z越小即越趋近-∞,说明该新变量在Φ(0,1)中出现的累计概率越小,接近0;Z值越靠近0,说明该新变量出现的累计...
二项分布的图像和
正态分布的有
什么不同?
答:
正态分布:正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是
服从正态分布的
随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2),σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,
数据分布
越分散,σ越小,数据分布越集中。
正态分布
计算结果是什么分布
答:
结果:
服从
Χ2(n-1)分布 解题过程如下:解:∑(Xi-μ)2/σ2=(1/σ2)∑(Xi-X*)2+[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2 ∵(X*-μ)/ (σ/n1/2) 服从标准
正态分布
N(0,1)∴[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2服从Χ2(1)分布 又∵∑(Xi-μ)2/σ2服从Χ2(n)分布 ∴(1/σ2)∑(Xi-X*...
正态分布的
特征
答:
正态分布
有
两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N(μ,σ2):均数μ决定正态曲线的中心位置;标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平。u变换:为了便于描述和应用,常将正态变量作
数据
转换。μ是
正态分布的
位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。正态...
设总体x
服从正态分布
n x1,x2,x3,xn 是它的一个样本,则样本均值a服从什 ...
答:
正态分布的
规律,均值X
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 均值是表示一组
数据
集中趋势的量数,是指在...
正态分布的
特点有哪些?
答:
4.68-95-99.7法则:正态分布
有
三个重要的性质,即大约68%
的数据
位于均值的一个标准差范围内,大约95%的数据位于两个标准差范围内,大约99.7%的数据位于三个标准差范围内。这些比例在正态分布中是固定的,不受样本大小的影响。5.无界性:虽然
正态分布的
概率密度函数在负无穷和正无穷之间是连续的,...
...位大神知道spss软件里检验
数据
是否
服从正态分布的
Kolmogorov-Smirnov...
答:
表5.2的结果P=0.940,说明
数据服从正态分布
。表5.4的结果P=0.014,说明原假设被拒绝,数据不服从正态分布。由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将...
所有
数据
都
服从正态分布
吗?如有不服从,举个例子
答:
根据中心极限定理,若Xi(i=1,2,3...n)是独立同
分布的
变量,那么((X1+X2+...+Xn)/n-E(X))/Var(X)的概率密度趋近于高斯函数,意思就是,任何独立同分布的变量之和趋近于
正态分布
,但是误差到底是多少,随n而变。
设总体x
服从正态分布
n(μ,σ2),则样本均值X bar~?
答:
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ
服从
标准
正态分布
,即U N(0,1),因此D(U)=1。正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。曲线与横轴间的面积总等于1,相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。正态分布也叫
常态分布
,是连续随机变量概率
分布的
一种...
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