正態分布條件:服從正態分布的條件[朗讀]

兩個獨立正態分布復的隨機變量的線性組合仍服從正態分布.這是二維正態分布的邊緣分布(不需要獨立)的線性組合服從正態分布的特殊情況.因為制若x,y服從相互獨立的正態分布,則(x,y)服從二維正態分布(密度函數為fx(x)·fy(y)).若沒有獨立或服從二維正態分zd布這樣的條件,則可以有下面這樣的反例:設x服從標準正態分布,y服從與之獨立的兩點分布:p(y=1)=1/2,p(y=-1)=1/2.則xy與|x|·y都服從標準正態分布,但二者的和並不服從正態分布(取0的機率為1/2)。

第一題就是那個樣本均值大於13的機率嗎?一般的正態分布x~n(μ,σ^2)可以通過變形(x-μ)/σ~n(0,1)讓它變成標準正態分布,這裡是變了的原諒我打不出來x拔,用x代替x>13(x-μ)/σ>(13-μ)/σ,題里出現的Φ(x)其實就是標準正態分布的分布函數。

當現象受到許多相互獨立的隨機因素的影響,如果每個因素所產生的影響都很微小時,總的影響可以看作是服從正態分布的.但是最好有實驗數據,做正態性檢測copy,才。

是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的機率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力.期望值μ=0,即曲線圖象對稱軸為y軸,標準差σ=1條件下的正態分布.標準正態分布又稱為u分布,是以0為均數、以1為標準差的正態分布,記為n(0,1)。

沒要要求數據滿足正態分布的說法啊,是在哪裡看到的?數據滿足什麼分布是一個客觀事情,沒法主觀要求的.只是自然界很多數據滿足或接近正態分布罷了？