两个正太分布相减

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 06:40:42
太正是什么意思

“太正”应该是有点方言色彩的口语吧,意思大概就是:太好啦,太靓啦举例:哇,这件衣服实在太正了如果掉转来读就是“正太”,常常用来形容可爱,帅气的小男生

为什么正太分布是概率论中最重要的分布

正态分布最初由棣莫弗研究二项式时推导得出,后来高斯又从另一个方面导出了正态分布的表达式,研究了正态分布的一系列性质并将其应用于天文学研究,因此正态分布通常又被叫做高斯分布.10元币值的德国马克上印有高

如何用excel 计算sigma对应的正太分布概率

=NORMDIST(A7,0,1,0)NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)cumulative参数表示是否累加,1:累加,0:不累加本人数学不太好,只能帮你

设随机变量X1,X2,X3,X4,都服从正太分布n(1,1)且k[Σ(xi)-4]服从自由度为n

中括号后应该有个平方吧?k=1/4,n=1.中括号里是正态分布N(0,4),所以如果表达式是卡方分布的话,那自由度必然为1,而且修正系数k必为1/4再问:答案是对的,不过那个题中的确没有平方,可能是盗

一般正太分布X~N(u,ò*ò)如何转化为标准正态分布? 谢谢大哥大姐帮忙解答.

正态分布,也叫高斯分布,其实就是一条偶对称曲线,至于关于哪条线对称,就看曲线的位置了,即u,而曲线的高矮胖瘦就决定了方差.所以两者的转化可以简单近似的认为是对自变量的缩放平移,因此,利用(x-u)/ò

考研概率题,最后一步怎么把标准正太分布的积分化成2分之a的啊?

这个积分一般积不出来;这是泊松积分;你要记住;看你的问题:原积分等于标准正态分布的概率函数在负无穷到0的积分*a;这是看出来的,不是算出来的;标准正态分布,你懂得,均值是0,半个数轴区间的概率是0.5

求一个正太分布的概率计算

题目没说清a,b到底是什么?是不是说a和b都服从正态分布N(1,1)?如果是的话:简单的理a,b是对称关系,所以P(a>b)=P(b>a)又P(a=b)为零(测度论知识,暂时理解就可以)利用概率为一P

正太,小LOLI,御姐.

你个小白,正太就是可爱的弟弟(类似小白脸);御姐就是姐姐的意思,不过是尊称;LOLI就是罗莉,可爱的妹妹,多看看日本的片子里面有(不是黄片哦,是动漫)哥哥不辞辛劳给你解释,你看着办赖

正态分布概率密度曲线有哪些数字特征?这些数字特征各表示什么意义?正太分布概率密度曲线有何特点?

正态分布概率密度曲线f(x)的数字特征及其意义:μx—均值,σx—标准差.正态分布概率密度曲线f(x)特点:1,以μx为对称,曲线与X轴间的面积在μx两边各为0.5,2,曲线在μx±σx处有拐点,3,

两个相互独立但是相同的正态分布相减得到什么样的分布?

因为X,Y独立,所以Var(X-Y)=Var(X)+Var(Y)=2∑(∑^2)=2(∑^2)一般的,如果∑(大写,不是小写的σ)出现,它代表的就是方差阵:)

样本均值x拔的抽样分布服从(40,4)的标准正太分布,求P(x拔>=a)=0.05时的a值

P(x>=a)=1-P(x再问:第三个式子是怎么来的啊?查表是查z分布嘛?查不到1.65啊。。再答:查标准正态分布表

概率密度函数(正太分布)和变量的积在一定的区间上积分

经济数学团队帮你解答,有不清楚请追问.请及时评价.

请告诉我关于正太分布的联合分布是柯西分布的问题,我这个证明错在哪里?

积分项,变换后既然V是以绝对值出现,那积分区间就是0到正无穷,所以你最后的分母中多了个2,所以这是一个Cauchy-(1/2,1/2)的分布.

已知二维正太联合概率密度 怎么求当中的一个随机变量的边缘分布 如图是怎么得出来的

再答:这是概率论书上的严谨证明,利用变量代换简化计算若有疑问请追问哦~再问:再问:那这道题的fy是怎么得来的啊?再答:再问:谢谢啦你复习的真全面

设随机变量XY相互独立,且均服从正太分布N(0,1)则概率P(XY>0)为多少

X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.5P(XY>0)=P(X>0,Y>0)+P(X0)+P(X再问:X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.

已知x属于期望为μ,方差为西格玛的平方的正太分布,那么随着西格玛的增大|x-μ|

因为(x-μ)/sigma是服从标准正态分布的,而标准正态分布在(-1,1)区间的概率是不会改变的

Matlab如何生成正太分布随机数,并画出直方图?

功能:生成服从正态分布的随机数语法:R=normrnd(MU,SIGMA)R=normrnd(MU,SIGMA,m)R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)说明:R=normrnd(MU,SIG