正态分布的期望和方差 正态分布三个特殊值

在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值.

正态分布公式 y=(1/σ√2π)e^-(x-υ)^2/2σ 求期望:ξ 期望:eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn 方差:s² 方差公式:s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²] 注:x上有“-”

去百度文库,查看完整内容> 内容来自用户:陈辉13正态分布的概率密度、分布函数、数学期望与方差 一、设随机变量服从正态分布,求(1);(2). 解:(1)(2) 二、已.

期望决定了正态分布的中心对称轴,而方差决定了正态分布的胖瘦,反差越大,正态分布相对的胖而矮,也就是分步相对的不集中.

相互独立的两个变量,期望就是两者相加,方差就是两者方差之和

随机变量 x 取对数之后 X=lgx 服从正态分布,即 x 服从对数正态分布.X 的数学期望和方差 的计算方法如下:EX = (lgx1+lgx2+.+lgxn)/n..............lgx 的数学期望 DX =[(lgx1-EX)^2+(lgx2-EX)^2+.+(lgxn-EX)^2]/n....lgx 的方 差

二项分布X~B(n,p) E(X)=np Var(X)=npq 泊松分布X~P(λ) E(X)= Var(X)= λ^(-1) 均匀分布X~U(a,b) E(X)=(b+a)/2 Var(X)=(b-a)^(2) /12 指数分布X~E(λ) E(X)= λ^(-1) Var(X)= λ^(-2) 正态分布X~N(μ,σ^2 ) E(X)= μ Var(X)=σ^2

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,其标准差σ决定了分布的幅度.因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布.

楼主的题目还是有问题,此题应该加上 x,y相互独立的条件.你可以先求出z的密度再来求期望,但会比较麻烦.相信楼主手里的教材上一定有这样一道题目的解答:在本题相同的条件下求w=max(x,y)的期望,答案为:1/根号下\pi;在此基础上可以有一个简单做法解楼主的问题: 由x,y相互独立且均服从标准正态分布,可以推出:—x,—y相互独立且也是均服从标准正态分布,而 min(x,y)= —max(—x, —y),所以 emin(x,y)= —emax(—x, —y)=—1/根号下\pi.

正态分布期望是μ几何意义是对称轴,σ^2是方差,几何意义是拐点.