请问知道两个点能否求出正态曲线的μ值

怎么由离散的正态分布图求其正态分布的μ,σ?

设直方图由N个等宽矩形组成,每个矩形高度为y(n), 横坐标位置为x(n);

概率统计中的正态分布的μ 怎么求

μ随机变量X服从正态分布,一般记作N(μ,σ方),其中μ为X的数学期望,σ为标准差,所以正态分布中的μ就是随机变量X的均值.

两个正态分布相互独立是两个正态分布的线性函数也是正态分布什么条件

两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X,Y服从相互独立的.

正态分布参数估计的置信区间,μ已知的情况下,如何求σ²的置信区间

按公式,先求标准误=标准差/√n=100/√16=25 然后求bai平均数-标准误*t0.975(15)=. 扩展资料 正态曲du线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们.

正态分布曲线中μ和σ2代表什么?请通俗解释,谢谢.

u: 数学期望或均值,是最有可能出现的结果. sigma^2: 方差,数据的分散程度.

两个正态分布的和是不是正态分布?

正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.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.

二正态分布求参数

解: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).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,数据分布越集中.也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲线越瘦高.

求教:两个独立正态分布的联合分布也是正态分布吗

两个独立正态分布的联合分布肯定是正态分布.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.

正态分布曲线图δ 值越大μ值不变 ,图像越低还是越高或者说越宽还是越窄

正态分布知曲线图δ 值越大μ值不变 ,说明随机变量的取值越分散,图像越低或者说越宽.δ²就是正态分布的方差,表示随机变量取值的分散程度.δ 值越越小,说明随机.