证明一个变量服从正太分布
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/06 06:41:57
![证明一个变量服从正太分布](/uploads/image/f/7269617-65-7.jpg?t=%E8%AF%81%E6%98%8E%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%8F%98%E9%87%8F%E6%9C%8D%E4%BB%8E%E6%AD%A3%E5%A4%AA%E5%88%86%E5%B8%83)
正态分布最初由棣莫弗研究二项式时推导得出,后来高斯又从另一个方面导出了正态分布的表达式,研究了正态分布的一系列性质并将其应用于天文学研究,因此正态分布通常又被叫做高斯分布.10元币值的德国马克上印有高
Z=X+YZ~N(7,25)-->(Z-7)/5~N(0,1)P(X+Y
这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明
要用到微积分吗?具体公式给下回答:=Σ(3^I*e^(-3)I/I!)(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!)=Σ(3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!)=Σ[
EZ=2EX-3EY=-17var(Z)=4var(X)+9var(Y)-12cov(X,Y)=4var(X)+9var(Y)-12ρ(var(X)var(Y))½=4×2+9×3-12×(
中括号后应该有个平方吧?k=1/4,n=1.中括号里是正态分布N(0,4),所以如果表达式是卡方分布的话,那自由度必然为1,而且修正系数k必为1/4再问:答案是对的,不过那个题中的确没有平方,可能是盗
因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k,其中A~N(0,1),X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则
题目没说清a,b到底是什么?是不是说a和b都服从正态分布N(1,1)?如果是的话:简单的理a,b是对称关系,所以P(a>b)=P(b>a)又P(a=b)为零(测度论知识,暂时理解就可以)利用概率为一P
p=cov(x,y)/[√D(x)*√D(y)]cov(x,y)=E(x*y)-E(x)*E(y)=E(x^3)-E(x)*E(x^2)=E(x^3)=∫∞(x³*e^(-x²/2
1.累加之后不会改变X1+X2+X3+X4+...+Xn服从正态分布期望和方差服从累加(线性)的计算方法,总期望=期望之和,总方差=方差之和e^a.e^b=e^(a+b)2.log(X1*X2*X3*
P(x>=a)=1-P(x再问:第三个式子是怎么来的啊?查表是查z分布嘛?查不到1.65啊。。再答:查标准正态分布表
经济数学团队帮你解答,有不清楚请追问.请及时评价.
积分项,变换后既然V是以绝对值出现,那积分区间就是0到正无穷,所以你最后的分母中多了个2,所以这是一个Cauchy-(1/2,1/2)的分布.
"X在200-400伏之间"=>"X在200-240伏之间"?P(损坏|X
X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.5P(XY>0)=P(X>0,Y>0)+P(X0)+P(X再问:X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.
Eξ=1/p,Dξ=(1-p)/p^2Dξ=E(ξ^2)-(Eξ)^2E(ξ^2)=p+2^2*qp+3^2*q^2*p+……+k^2*q^(k-1)*p+……=p(1+2^2*q+3^2*q^2+…
π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ
7486人分数X服从正太分布N(100,15平方),即u(miu)=100,图象关于直线x=100对称.所以,110分以上的人数=90分以下的人数.90分以下的人数=251490分以上的人数=1000
这个题目不难,倒是不好输入啊:(n-1)S²/σ²=(n-1)*1/(n-1)*Σ(Xi-X‘)²/σ²=Σ(Xi-X’/σ)²上面Σ后面就是标准化X