为什么正态分布的数学期望 正态分布的数学期望是多少？

为什么正态分布中数学期望E(Xi)=E(X)，这是怎么回事， 因为Xi只是X的某一个代表.X是一般的变量，X1，X2，这些都是从X的分布里生成出来的，所以他们有同样的分布，也就是IID.同分布的随机变量，当然他们的期望也是一样的了.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？ 2113正态分布的数学期望是u。正态分5261布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），4102是一个在数学、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，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。正态分布的数学期望是多少？ 就是 u据定义一算即可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2113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5261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4102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1653x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，公专共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随属机变量，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：-数学期望什么是数学期望？正态分布是什么？ 理科选修2-3上，写的很清楚。自己把书找到，好好看看，这不是三言两语能写清楚的，特别是正态分布。

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