正态分布中,期望在标准差范围内的出现概率
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/16 08:12:03
标准差和期望是一个量纲上的,反应期望值的波动.(u-Z×δ,u+Z×δ),Z是某个概率的分位数,则这个集合就是这个概率下因变量的取值范围.另外正态分布是没有上下界这一说法的.再问:正态分布是没有上下界
这是前提和假设,不是结论.
正、负1.5个标准差范围内的面积Ф(1.5)-Ф(-1.5)=Ф(1.5)-(1-Ф(1.5))=2*Ф(1.5)-1=2*0.93319-1=0.86638正、负2.5个标准差范围内的面积Ф(2.5
在标准正态分布下,正、负一个标准差范围内的面积占曲线下总面积的68.268949%.
如果服从正态分布N(u.∂^2)均值E(x)=u方差D(x)=∂^2所求概率F(x)=p(X≤x)=p((X-U)/∂≤(x-U)/∂))=fai(那个
正态分布曲线的对称轴是正态样本的平均值;样本的平均值增大,曲线向右侧平移,样本的平均值减小,曲线向左侧平移.正态样本的标准差越大,则正态分布曲线越平坦,峰值越小.
用统计量(X-μ)/√(S/n)
其实用SPSS分析时,要分析数据是否服从正态分布一般可以万采取下列几种做法1、K-S检测,在explore中会有这一选项,在非参数检验中也有,它会给出一个sig,你通过看这个数就可以判断数据是否服从正
你可以根据标准正态分布表估计95%的正常范围应该在±1.65sigma内,即正常范围是:143.10±1.65X5.67=143.10±9.36,范围是:(133.74,152.46)如果用切比雪夫不
Y=(X-μ)/σ,则Y服从标准正态分布.
就是u据定义一算即可
A={(X+Y)-|X-Y|}/2,B={(X+Y)+|X-Y|}/2X-Y服从N(0,2σ²)E|X-Y|=σ/√πEA=μ-σ/2√πEB=μ+σ/2√π再问:应该是对了,不过我算的E|
因为标准正态分布的方差是1,又标准差=方差的算术平方根,故标准正态分布的标准差为1
设Z为标准正态分布,则X=bZ+a,Y=(bZ+a)^3=b^3Z^3+3b^2aZ^2+3ba^2Z+a^3.EY=0+3b^2a+0+a^3=3b^2a+a^3DY=1/根号(2*pi)*积分_负
130与均值100差30分,表差了两倍标准差,依照常态分布可知成绩高於130应占全体比率的2.5%
若期望u已知,利用(Xi-u)/&(方差)是标准正太的性质,那么它的平方属于塌方分布,在显著性水平条件下.即可找出其拒绝域!
如果随机变量X:{x1,x2,...,xn}服从对数正态分布,那么它的数学期望为:E=(lnx1+lnx2+...+lnxn)/n;它的标准差为:σ=√{Σ(i:1→n)[lnxi-E]²/
我国的人均寿命73岁,说明期望值是73,但方差需要统计结果才能得到,一般用t分布近似得到,统计数越多,越接近于真实正态分布曲线.再问:想问一下,有相关结论吗?再答:方差只能用统计公式估计,由于抽样的N