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x1-x2正态分布标准化的方法

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问题更新日期:2024-11-10 08:47:47

问题描述

x1-x2正态分布标准化的方法,在线求解答
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惹X~N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k~N(0,1)的标准正态分布,即统计量减期望值后除以方差。

假设X~N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ~N(0,1).证明;因为X~N(μ,σ^2),所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}

y=kx+b直线,它不一定过原点的,但是通过变换就可以了:大Y=y-b;大X=kx;===>大Y=大X

y=a*b乘积,通过变换就可以变成加法运算:Ln(y)=Lna+Lnb

y=ax²+bx+c通过变换就可以变成标准形式:y=a(x+b/(2a))²+(c-b²/(4a))

参数含义:

正态分布有两个参数,即期望(均数)μ和标准差σ,σ2为方差。

正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2)。

μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μ。