对数正态分布的标准差 matlab-搜答案-拍题作业网

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

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.

正态分布图的曲线下的面积等于1很高兴为您解答,希望对你有所帮助!如果您认可我的回答.请【选为满意回答】,谢谢!---------------------------------------------

程序如下：clc;close all; clear;x = normrnd(8.01,0.0024457,1,100);[precision2_f,xi]&nb

如果X服从N(m,s*s),则z=(X-m)/s服从N(0,1).证明如下：设X服从N(m,s),其分布函数为F(y)=p(X

这个直接套公式行了,得到的数是要查表的...挺好理解的吧,哪里不懂啊...

书上想要表达的也许是这种含义假设一个实际变量X服从正态分布（X肯定是有单位的）X的期望与X的单位必然相同方差σ^2=E[(X-EX)^2]=E(X^2)-[EX]^2,所以方差的单位是X的单位的平方那

规律：图形越矮胖,标准差越大；图形越高瘦,标准差越小正态分布图是反映数据的集中情况的,越矮胖,就是数据越不集中,标准差就越大越高瘦,就说明数据集中在某些数据周围,标准差固然就小

这不是算出来的,这是定义.均值为0,标准差为1的正态分布称为标准正态分布.

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

百分之0.212不知道对不?我觉得先要化成标准型,然后再查表!有些字母打不出来!不好说明!

若随机变量X服从对数正态分布,则经过对数变换Y=LnX后服从正态分布,即原来X的分布是（右）偏态分布,经对数变换后,成为正态分布,或者说对数正态变量经过对数变换后为正态变量.

你输入helplongnrnd后有段显示如下：R=lognrnd(mu,sigma)returnsanarrayofrandomnumbersgeneratedfromthelognormaldist

由已知X服从均值为1、标准差（均方差）为2的正态分布，所以X−12～N（0，1），E（X）=1，D（X）=2；由Y服从标准正态分布，所以：Y～N（0，1），E（Y）=0，D（Y）=1；又X、Y相互独立

其实你已经快成功了

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/

我的理解是这样的,供你参考,也欢大家迎批评指正.\x0d1.不是正态分布,可以计算标准差,因为标准差的公式是固定的.\x0d但有没有意义要看实际收集的数据的用途,也就是目的.\x0d2.非正态数据的标

你的f（x）积分下限不对,lnX值域是＋—无穷

甚么分布的标准差都可以用σ表示；方差可用σ²表示,跟分布没关系.随机变量X服从均值为μ,方差为σ²的正态分布,通常表示成：XN(μ,σ²).