怎么验证2个变量服从正太分布-搜答案-拍题作业网

几何分布期望为5的话,其参数p=1/5=0.2,对应单个随机变量方差DX=(1-p)/p^2=20从而DY=DX/n=20/n

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

Z=X+YZ~N（7,25)-->(Z-7)/5~N（0,1)P（X+Y

应该是的

3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.

EZ=2EX-3EY=-17var(Z)=4var(X)+9var(Y)-12cov(X,Y)=4var(X)+9var(Y)-12ρ(var(X)var(Y))½=4×2+9×3-12×（

服从~N（u,σ^2/n）正态分布

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

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

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

p=cov(x,y)/[√D(x)*√D(y)]cov(x,y)=E(x*y)-E(x)*E(y)=E(x^3)-E(x)*E(x^2)=E(x^3)=∫∞(x³*e^(-x²/2

B(n,p),其中n≥1,0<p<1.P{X=k}=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k),k=0,1,...,n.EX=np,DX=np(1-p).最简单的证明方法是：X可以分解成

1.累加之后不会改变X1+X2+X3+X4+...+Xn服从正态分布期望和方差服从累加(线性)的计算方法,总期望=期望之和,总方差=方差之和e^a.e^b=e^(a+b)2.log(X1*X2*X3*

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

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"X在200-400伏之间"=>"X在200-240伏之间"?P(损坏|X

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.

andn(1,100)ezplot(@(x)normpdf(x,.5,1),[01])%orx=-0.5:0.1:0.5;y=randn(100,1);hist(y,x)

π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ

7486人分数X服从正太分布N(100,15平方),即u（miu）＝100,图象关于直线x＝100对称.所以,110分以上的人数＝90分以下的人数.90分以下的人数＝251490分以上的人数＝1000