正态分布的期望值和方差是什么? 在概率论2113和统计学中,数学期望5261(mean)(或均值,亦简称期望)为试验4102中每次可能结果的概率乘以其1653结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数,即其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s2就表示方差。扩展资料当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数为样本方差;样本方差的算术平方根为样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。方差和标准差为测算离散趋势最重要、最常用的指标,它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根,用S表示。参考资料来源:-方差参考资料来源:-数学期望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,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。标准正态分布的数学期望EX= A求正态分布的数学期望和方差的推导过程 不用二重积分的,可以有简单的办法的.设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u,方差是t^2,不太好打公式,你将就看一下.于是:e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t.(*)积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域,所以略去不写了.(1)求均值对(*)式两边对u求导:{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0约去常数,再两边同乘以1/(√2π)t得:[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*(u-x)dx=0把(u-x)拆开,再移项:x*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=u*∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx也就是x*f(x)dx=u*1=u这样就正好凑出了均值的定义式,证明了均值就是u.(2)方差过程和求均值是差不多的,我就稍微略写一点了.对(*)式两边对t求导:[(x-u)^2/t^3]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=√2π移项:[(x-u)^2]*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=t^2也就是(x-u)^2*f(x)dx=t^2正好凑出了方差的定义式,从而结论得证.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。
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