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正态分布的期望和方差
请问n个服从一维
正态分布的
随机变量的线性组合依然都是服从正态分布吗...
答:
刚好学到这里,把前面相关的知识点汇总,加深理解:1、两个相互独立的标准正态分布线性组合X+Y的服从正态分布证明:2、推广到两个相互独立的正态分布线性组合X+Y服从正态分布,n个独立的
正态分布的
线性组合仍服从正态分布。3、随机变量X的正态分布,两个参数μ,δ^2分别是该分布的数学
期望和方差
...
若两个随机变量满足独立同
分布
,则它们
的期望和方差
都相同吗
答:
那么从2个学校随机抽一个学生出来,很显然这俩学生的身高完全一模一样的可能性是非常低的。但为什么说他们
的期望和方差
相同,是因为2个学校的学生总体的身高的期望和方差相同,也就是说不管从哪个学校抽一个学生,所抽到的学生身高为小于H的概率符合某个同一个期望与方差的
正态分布
。
多元统计主要包括哪些知识?
答:
多元
正态分布的
均向量
和方差
-协方差矩阵是理解多元数据结构的基础,相关系数矩阵则揭示了变量间的线性关系强度。Pearson相关系数和Spearman相关系数提供了不同情境下的相关度量,而秩和检验则是非参数检验的重要工具。变量标准化变换在数据预处理阶段尤为重要,有助于消除量纲影响,使得后续分析更加公平。多元...
已知随机变量X服从标准
正态分布
,求X的平方
的期望
值
和方差
答:
X的平方服从自由度1的卡方
分布
,好像是
期望
值1
和方差
2
概率论。不是说“样本
方差的期望
值等于总体方差”吗?
答:
DYi并不是样本
方差的期望
,把它代入样本方差的期望表达式中正好可以验证样本方差的期望等于总体的方差。设总体为X,抽取n个i.i.d.的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ... + (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了...
样本均值抽样
分布的期望
是多少?
答:
结果为:解答过程(因有
分布
符号和底数符号无法打出,故只能截图)如下:
...9),即
期望
为3
和方差
为9的
正态分布
,求随机变量X的概率密度函数...
答:
一般
正态的
密度公式如下 这里取μ=3,σ=3即可。
这题怎么做,要有步骤
答:
X与Y服从
正态分布
则,Z=X-2Y+7也服从正态分布 求出Z
的期望和方差
则,Z~N(0,5)过程如下:
知道
期望 和方差
怎么估计
正态分布
区间的概率
答:
知道
期望 和方差
怎么估计
正态分布
区间的概率 已知
的期望
为5,而均方差为2,估计P{2<X<8}>=答案为5/9怎么估计算来的我都无语了,一般题型会给点区间概率的。。。这是填空题。。急求解答... 已知的期望为5,而均方差为2,估计P{2<X<8}>= 答案为5/9怎么估计算来的我都无语了,一般题型会给点区间...
中心极限定理最常用的中心极限定理
答:
中心极限定理是概率论与统计学中的基本理论之一,它揭示了独立同分布随机变量序列的和或平均值的分布趋向于
正态分布
,无论原始分布类型如何。林德伯格-列维定理是中心极限定理的一种形式,它指出,当独立同分布随机变量序列的数学
期望和方差
有限时,这些变量序列的标准化和会以标准正态分布为极限。具体而言,...
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