对数正态分布数学期望 怎样计算对数正态分布中的 标准差

y=ln(x)，已知y服从正态分布N（μ，α平方），求E(X)， 那就是X=e的Y次方 Y服从N(mu，sigma^2)所以X服从对数正态分布怎么求？一步步硬算.EX=Ee^Y=积分正负无穷 e^y*1/根号(2pi)*1/sigma*exp{-(y-mu)^2/2sigma^2}做变量代换t=y-mu/根号(2sigma^2)然后一步步求下去，纯粹微积分的东西最后答案就是exp(mu+0.5*sigma^2)对数正态分布的基本概念 在概率论与统计学中，对数正态分布是对数为正态分布的任意随机变量的概率分布。如果 X 是服从正态分布的随机变量，则 exp(X)服从对数正态分布；同样，如果 Y 服从对数正态分布，则 ln(Y)服从正态分布。如果一个变量可以看作是许多很小独立因子的乘积，则这个变量可以看作是对数正态分布。一个典型的例子是股票投资的长期收益率，它可以看作是每天收益率的乘积。设ξ服从对数正态分布，其密度函数为：数学期望和方差分别为：对数正态分布的基本概念？ 在概率论与统计学中，对数正态分布是对数为正态分布的任意随机变量的概率分布。如果 X 是服从正态分布的随机变量，则 exp(X)服从对数正态分布；同样，如果 Y 服从对数正态分布，则 ln(Y)服从正态分布。如果一个变量可以看作是许多很小独立因子的乘积，则这个变量可以看作是对数正态分布。一个典型的例子是股票投资的长期收益率，它可以看作是每天收益率的乘积。设ξ服从对数正态分布，其密度函数为：数学期望和方差分别为：怎样计算对数正态分布中的 标准差 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)[ln xi-E]2/n}.正态分布的数学期望推导过程！希望拍照啊！ 第三行是拆开以后第一项奇0得到的

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