1樓：特特拉姆咯哦
如果是計算概率抄，那就要用分佈函式，但是它的分佈函式是不能寫成正常的解析式的。一般的計算方法就是，將標準正態分佈函式的分佈函式在各點的值計算出來製成表，實際計算時通過查表找概率。非標準正態分佈函式可以轉換成標準正態分佈再算。
若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
擴充套件資料：性質這裡指的是一維連續隨機變數，多維連續變數也類似。
隨機資料的概率密度函式：表示瞬時幅值落在某指定範圍內的概率，因此是幅值的函式。它隨所取範圍的幅值而變化。
密度函式f(x) 具有下列性質：①；②；③
2樓：蘭曦雪唯一
【制1】標準正態分
布公式bai推算過程如下圖du所示：
【2】正態zhi分佈：正態分佈（normal distribution）又名高斯分佈（gaussian distribution），dao是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為n(μ，σ^2)。
其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。
3樓：匿名使用者
1. 令y=(x-μ）/σ代入一般形式的正態分佈公式，化簡整理；
2. 令σ^2（即σ，版因標差非負）=1，則y=(x-μ）權，代入以上方程，化簡整理；
3. 令σ^2=1，μ=0，代入一般形式正態分佈公式，化簡整理；
4. 比較二個整理後的公式，發現是一樣的，因為後者是x（0，1）;
於是可知前者推導後的結果是n（0，1）分佈，即標準正態分佈。
4樓：漂亮菇涼
實際bai這就是一個座標系的轉換。du
在一般形式的zhi正態分佈中，變數是x，是取樣dao的具體專資料，所求值要麼是具體的該屬資料下的資料量，要麼是此資料量在總資料量中所佔的百分比，（當首項分母為1時）；而在標準正態分佈中，變數是取樣的具體資料與總體均值的差值並且用標差為單位顯示出來（比上標差σ），所求值也變成了與總體均值有某個差值的資料（以σ為單位表示出來）佔總資料量的百分比（或概率），實際上就是總資料按σ分佈的情況了，而這裡的σ也沒了具體的值了，只是一個分佈單位，體現的是一個具體分佈所具有的資料結構。感覺從一般正態分佈公式「提煉」出標準正態分佈，就象給一個具體資料系統提練出了一個「係數」一般，只不過這個係數能比一般的係數體現出更多的內容，能體現出一個資料系統的特有的資料分佈情形
5樓：匿名使用者
式中的符號好難在鍵盤中找到的
標準正態分佈密度函式公式
6樓：angela韓雪倩
標準正態分佈密度函式公式：62616964757a686964616fe58685e5aeb931333366306532
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
圖形特徵：
集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。
擴充套件資料：
由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的概率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的概率即可。
為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。將一般正態分佈轉化成標準正態分佈。
（標準正態分佈表：標準正態分佈表中列出了標準正態曲線下從-∞到x（當前值）範圍內的面積比例。）
面積分布
1、實際工作中，正態曲線下橫軸上一定區間的面積反映該區間的例數佔總例數的百分比，或變數值落在該區間的概率（概率分佈）。不同 範圍內正態曲線下的面積可用公式計算。
2、正態曲線下，橫軸區間（μ-σ,μ+σ）內的面積為68.268949%。
p=2φ（1）-1=0.6826
橫軸區間（μ-1.96σ,μ+1.96σ）內的面積為95.449974%。
p=2φ（2）-1=0.9544
橫軸區間（μ-2.58σ,μ+2.58σ）內的面積為99.730020%。
p=2φ（3）-1=0.9974
7樓：
你好 打出來的不好看，我截圖給你，這個概率論與數理統計裡一般都有
希望對你有幫助！
正態分佈的公式是什麼 5
8樓：費莫剛豪寸繡
第一引數μ是遵從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n(μ，σ2
)。遵從正態分佈的隨機變數的概率規律為取
μ鄰近的值的概率大
，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分佈越集中在μ附近，σ越大，分佈越分散。正態分佈的密度函式的特點是：關於μ對稱，在μ處達到最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點。
它的形狀是中間高兩邊低
，影象是一條位於x軸上方的鐘形曲線。當μ＝0，σ2＝1時，稱為標準正態分佈，記為n（0，1）。μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。
9樓：喵喵喵
正態分佈
擴充套件資料正態分佈符號定義
若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為的高斯分佈，記為n(μ，)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
正態分佈有兩個引數，即均數（μ）和標準差（σ）。
μ是位置引數，當σ固定不變時， μ越大，曲線沿橫軸,越向右移動；反之， μ越小，則曲線沿橫軸,越向左移動。是形狀引數，當μ固定不變時，σ越大，曲線越平闊；σ越小，曲線越尖峭。通常用表示標準正態分佈。
10樓：明寶鎮又綠
y=(1/σ√2π)e^-(x-υ）^2/2σ
11樓：倚樓丶丶聽風雨
正態分佈的定義是什麼呢
二維標準正態分佈公式是什麼樣的,二維標準正態分佈公式是什麼樣的
二維正態分bai 布概率密du度函式的表示式 就這個圖zhi,在三維的平面內的dao,xoy面是指x,y的大回小,而它的高度則是xy分別取那答個點時所對應的頻率。ps 你別看下方的座標,標準的二維正態分佈概率密度函式的圖,最高點在xoy平面內的 0,0 處,所對應的頻率最高。分佈函式為f x,y 的...
怎麼用matlab生成標準正態分佈的隨機數並畫出
要返回100個在 0 1 上的正態隨copy機數就不能那麼做了可以建立索需要的分佈函式,例如這裡用標準正態分佈函式function y nf x y exp x.2 2 sqrt 2 pi end然後在命令列輸入 r rand 100,1 n nf r 即可 至於繪圖 plot r,n,f norm...
求標準正態分佈的上分位點1001,求z
當 0.01時,1 0.99,在標準抄正態分佈表襲中函式值 中找到最接近0.99的值 0.9898與0.9901,它們對應的x值分 別為2.32與2.33,故可取其算術平均值為上0.01分位點 z 2.325 同理 0.003,1 0.097,查表z 2.75,2 0.0015,1 2 0.0998...