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请问概率论中正态分布的数学期望如何求出?其中有一步不太懂。。。希望大神指点

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 一种概率分布.正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近

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^2,百度不太好打公式,你将就看一下.于是

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解答: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.

常数项省略,被积函数是xf(x)=x*e^(-x^2/2) 原函数就是-e^-(x^2/2) 代入正无穷和负无穷都是0

我觉得把这个定积分看成标准正态分布的概率密度就好了.对于概率密度fx有性质:积分正∞到负∞的值为1.所以结果就是u了.

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.

如果有公式,不要算,就是u如果是一堆数,比如,[1,2,,3,2,3,3,4,4,5,4,5,6](N=12)近似正态,可以这样算:N1 = 1*(1出现次数/N) = 1;N2 = 2*(2出现次数/N)=2*2/12 = 0.3333N3 = 最后期望是:N1+N2+N3+..N6 =

这个不是正态分布,是平均分布

实际抄上就是把每个方框对应的x和y值相加再乘以其概率即可所有方框的计算结果相加就是知期望值道计算得到0.15*0+0.06*1+0.1*2+0.05*1+0.04*2+0.2*3+0.02*2+0.03*3+0.15*4+0.08*3+0.02*4+0.1*5就是下面写的算式结果为期望值E(X+Y)=2.54

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