1樓：天蠍神經俠侶
令z'=（z-a）/sqrt(b)，其中sqrt(·)為開方。
這樣，z'就變成了服從標準正態分佈n(0,1)的隨機變數。
舉倆例子吧。
例一、z服從n(0,1)。求p(|z|≥2)。
由於z已經服從標準正態分佈n(0,1)，那麼z'=z，不必轉化了。
p(|z|≥2)=p(z≥2)+p(z<=-2)
=2*p(z≥2)
=2*(1-p(z<=2))
查表可知，p(z<=2)=0.9772，所以p(|z|≥2)=0.0456。
注意：所謂的正態分佈表都是標準正態分佈表(n(0,1))，通過查詢實數x的位置，從而得到p(z<=x)。表的縱向代表x的整數部分和小數點後第一位，橫向代表x的小數點後第二位，然後就找到了x的位置。
比如這個例子，縱向找2.0，橫向找0，就找到了2.00的位置，查出0.
9772。
例二、z服從n(5,9)，求p(z≥11)+p(z<=-1)。
令z'=(z-5)/3，z'服從n(0,1)
做轉化p(z≥11)+p(z<=-1)=p(|z-5|≥6)
=p(|z'|≥2)
到此，你可能也看出來了，通過轉化，例二和例一實際是一樣的。剩下的計算，請你在不看例一解答的情況下，自己做一遍吧。加深印象，呵呵。
謝謝3樓的兄弟，謝謝你！
不過還有點沒明白，就是：
查表可知，p(z<=2)=0.9772，所以p(|z|≥2)=0.0456。
2樓：巷子
他們並沒阻擋道路
大喊 去你的退休金！
沒有屋頂沒有牆壁保護我——
向著額壁的岸。
恨我吧！
過中如歌過中如泣，哈哈
所有的概率分佈都可以轉化成正態分佈嗎
3樓：精銳教育張妮
標準正態分佈是一般正態分佈的理想模式，就象醜女經過整容能變美女一樣，一般正態分佈好比醜女，標準正態分佈恰似美女。
概率論的題目，想知道圖二正態分佈和指數分佈是怎麼求得的原函式得到下一步的？
4樓：匿名使用者
不用求得原函式，高斯分佈期望值為0，可見密度函式關於x=0對稱，故0~無窮積分為1/2，指數分佈只在x>0時有概率，下x<0的概率為零，所以積分為零
現實中的隨機現象都可以轉化為正態分佈嗎？
5樓：匿名使用者
現實中的隨機現象有多種型別，不是都可以轉化為正態分佈。
如「負指數分佈」，也是現實中常見的隨機現象，它不可以轉化為正態分佈。
但是現實中，正態分佈確實是一種最常見的分佈。
它的邏輯基礎就是概率論中的「中心極限定理」，這個定理解釋了正態分佈為什麼是最常見的一種分佈，
6樓：匿名使用者
一般常見的都是假設正態分佈 有很多例外的情況最常見的就是需要假設檢驗
或者你做立方圖先看看
假設變數服從正態分佈是根據大數定理得到的
能不能用r語言按下面程式設計形式將正態分佈改為指數分佈，畫出指數分佈概率密度和分佈函式？
7樓：倉庫進水
如果只是畫圖，用curve()函式就好了
畫正態密度：curve(dnorm,xlim=c(-3,3),col=2)
xlim是控制x軸顯示從哪兒到哪兒，col是控制曲線顏色
畫指數密度：curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))
畫指數分佈：curve(pexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))
你的方法是生成很多點x=seq(-6,6,0.1)
逐一算出函式值
t1[[i]]=dnorm(x,u[i],sigma)
t2[[i]]=pnorm(x,u[i],sigma)
最後在plot出來，用type="l"和lty=2的虛線弄出來。
curve這些功能都可以做到。
curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5),lty=2,add=t)就有虛線，
add=t可以一圖多線
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