正态分布的数学期望是多少？ 就是 u据定义一算即可
正态分布的数学期望是多少？ 正态分布的数学期望是u。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。
求正态分布的数学期望 楼主的题目还是有问题，此题应该加上 X，Y相互独立的条件.你可以先求出Z的密度再来求期望，但会比较麻烦.相信楼主手里的教材上一定有这样一道题目的在本题相同的条件下求W=max（X，Y）的期望，答案为：1/根号下\\Pi；在此基础上可以有一个简单做法解楼主的问题：由X，Y相互独立且均服从标准正态分布，可以推出：X，—Y相互独立且也是均服从标准正态分布，而min（X，Y）=—max（—X，—Y），所以Emin（X，Y）=—Emax（—X，—Y）=—1/根号下\\Pi.
X服从正态分布，X的平均值的数学期望是什么 具体回答如图：期望值并不一定等同于常识中的“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，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。当μ=0，σ=1时的正态分布是标准正态分布。扩展资料：由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0，15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等。参考资料来源：-正态分布参考资料来源：-数学期望
正态分布的数学期望是多少？ 正态分布2113的数学期望是u。正5261态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一4102个在数学、物理及工1653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。
正态分布期望如何算 这个计算有些麻烦的，不过只要熟悉了反常积分的解题技巧巧妙地构造二重积分(或用我们熟知的贝塔函数)就很容易解出来了要计算正态分布的期望就要遇到解决积分：∫[(-∞，+∞)，e^(-x^2)]dx由函数的奇偶性知：∫[(-∞，+∞)，e^(-x^2)]dx=2∫[(0，+∞)，e^(-x^2)]dx记A=∫[(0，+∞)，e^(-x^2)]dx，我们先来计算：A^2=∫[(0，+∞)，e^(-x^2)]dx∫[(0，+∞)，e^(-y^2)]dy[(0，+∞)]dx∫[(0，+∞)，e^(-x^2-y^2)dy作变量替换：x=rcosθ，y=rsinθ，在上式可化为A^2=∫[(0，π/2)]dθ∫[(0，+∞)，re^(-r^2)]dr=π/4那么A=(√π)/2所以：∫[(-∞，+∞)，e^(-x^2)]dx=2A=√π那么：E(X)=1/[σ√（2π）]∫[(-∞，+∞)，xe^{[-(x-μ)^2)]/(2σ^2)}dx1/[σ√（2π）]∫[(-∞，+∞)，(x-μ)e^{[-(x-μ)^2)]/(2σ^2)}dxμ/[σ√（2π）]∫[(-∞，+∞)，e^{[-(x-μ)^2)]/(2σ^2)}dx第一个积分算得0，第二个积分根据上面的结论得 μ，所以E(X)=μ还可以用根据第一类欧拉积分与第二类欧拉积分的关系来求解
正态分布的数学期望 E(x^4)x^4*1/√(2π)e^（-x^2/2）dx 积分区间（-∞，+∞）2∫x^4*1/√(2π)e^（-x^2/2）dx 积分区间（0，+∞）分步积分.2x^3*1/√(2π)e^（-x^2/2）+2/√(2π)∫3x^2*e^（-x^2/2）dx2x^3*1/√(2π)e^（-x^2/2）-2/√(2π)3x*e^（-x^2/2）2/√(2π)∫3*e^（-x^2/2）dx积分区间（0，+∞）1/√(2π)∫e^（-x^2/2）dx=1/22/√(2π)∫3*e^（-x^2/2）dx=3*2*1/2=3而2x^3*1/√(2π)e^（-x^2/2）-2/√(2π)3x*e^（-x^2/2）2x^3/√(2π)e^（x^2/2）-6x/√(2π)*e^（x^2/2）利用罗必塔法则，lim2x^3/√(2π)e^（x^2/2）-6x/√(2π)*e^（x^2/2）=0所以E(x^4)=3
正态分布的数学期望怎么求 正态分布期望是μ几何意义是对称轴，σ^2是方差，几何意义是拐点。
正态分布，标准正态分布他们的数学期望和数学方差是什么 0—1分布，数学期望p 方差p(1-p)；二项分布(贝努里概型)，数学期望np 方差np(1-p)；泊松分布，数学期望λ 方差λ；均匀分布，数学期望(a+b)/2 方差[(b-a)^2]/12；指数分布。
