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x~μ是什么分布
正态分布
的u,σ,σ2分别
是什么
意思?
答:
μ是正态分布的位置参数
,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μ。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...
x
~u
是什么分布
答:
x
~u是
分布
表示随机变量
X
服从区间[a,b]上的均匀分布。设连续型随机变量X的分布函数为F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤b则称随机变量X服从[a,b]上的均匀分布,记为X~U[a,b],若[x1,x2]是[a,b]的任一子区间,则P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a)这表明X落在[a,b]的子区间内的概率只...
x~
n
是什么分布
答:
表示随机变量X服从期望为1方差也为1的正态分布…正态分布X~N(μ
,σ2),μ表示期望,σ2表示方差标准正态分布为X~N(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...
X
~ u(n, p)代表
什么分布
?
答:
X
~u(n,p)代表二项
分布
。N,P是随机变量,N次独立重复事件中,这个事件发生的概率为P,发生次数为X。如设X~u(n,p),n=4.如果P{X=1}=P{X=2},则p=?解:由X~B(n,p),n=4可知P{X=1}=C(4,1)×p×(1-p)^3=4p×(1-p)^3P{X=2}=C(4,2)×p^2×(1-p)^2=6p^2×...
x~
u(a,b)
是什么分布
?
答:
正态分布
,也称“常态分布”,又名
高斯分布
,最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。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。本类型 简单地说,随机变量...
x~
u(a,b)
是什么分布
?
答:
正态分布
,也称“常态分布”,又名
高斯分布
,最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。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。极大似然估计是建立在这样的...
x
~u(2 5)
是什么分布
?
答:
均匀
分布
f(
x
)=1/(5-2) 2<x<5 0 其他
正态
分布
方差计算公式
是什么
样子的?
答:
正态分布
的期望和方差计算公式涉及两个独立的正态分布X和Y。具体来说,如果X服从N(0, 4)分布,其数学期望E(X)为0,方差D(X)为4;而Y服从N(2, 3/4)分布,数学期望E(Y)为2,方差D(Y)为4/3。当X和Y独立时,它们的乘积期望E(XY)等于各自的期望值相乘,即E(XY) = E(X) * E(Y) ...
概率论的
x~
N
是什么
意思?
答:
正态分布
,简称N,是概率论中的核心概念。它由两个关键参数定义:一是数学期望,也就是我们通常说的均值,它代表了随机变量取值的中心位置;二是方差,它是衡量数据分散程度的指标,方差越大,数据的波动性越强,反之则越稳定。在正态分布中,这两个参数决定了分布的形状和位置。具体来说,X~N(μ,...
x~
p
是什么分布
答:
x~
p是几何
分布
。几何分布(Geometricdistribution)是离散型概率分布。其中一种定义为:在n次伯努利试验中,试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说,是:前k-1次皆失败,第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。伯努利试验(Bernoulliexperiment)是在同样的条件下重复地、相互独立地...
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