服从正态分布的实例
答：答案：X~N(1,1),Y~N(4,9) E(X)=u=1,D(Y)=σ ²=9 E(x)D(Y)=9 二维正态分布(x,y)~N(u1,u2,s1,s2,r)，其中r=R(x,y)=cov(x,y)=1/2 E(X)=5*0.1=0.5,D(X)=5*0.1*0.9=0.45 E(Y)=1,D(Y)=4;E(X-2Y)=E(X)-2E(Y)=0.5-2=-1.5 D(...
答：1. R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。2. R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)： 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。实例：生成均值...
答：比如说一个服从均值为10、标准差为5的正态分布的数据,只能说数据的表现形式为该正态分布,但是数据的一个物理产生过程却不一定与正态分布有关。 实例: 假设我们现在想要探究人们身高和体重之间的关联,基于日常经验我们猜想人的身高越高,体重也越大,但是我们想知道体重随着身高的具体数量变化关系是怎样的,并且当身高...
答：二、检验的步骤: 01-判断整体是否服从正态分布 02-服从:均值——t分布;方差检验——F分布 03-不服从:均值——曼惠特尼检验;方差检验——Kruskal-Wallis H检验 三、判定方法: 在n次判别的n个结果中,老化/非老化的一方判别要达到设定的次数,才能判断均值或者方差发生了显著改变。 四、实例演示: # 导入库 ...
答：在许多情况下假定数据是由正态分布产生的。当实际数据很复杂时，这种假定过于简单，可以假定数据是被混合参数分布产生的。在异常检测的非参数方法中，“正常数据”的模型从输入数据学习，而不是假定一个先验。通常，非参数方法对数据做较少假定，因而在更多情况下都可以使用。例子：使用直方图检测异常点。直...
答：var模型一般在：市场有效性假设；市场波动是随机的，不存在自相关，情况之下使用。利用数学模型定量分析社会经济现象，都必须遵循其假设条件，特别是对于我国金融业来说，由于市场尚需规范，政府干预行为较为严重，不能完全满足强有效性和市场波动的随机性，在利用VaR模型时，只能近似地正态处理。VaR按字面的...
答：由此性质推出如下推论:①多元正态变量的每一个分量服从正态分布;②多元正态变量的任何部分分量之和服从正态分布;③多元正态变量X的任何一个分量子集的分布(称为边缘分布)仍服从正态分布;④多元正态变量X的一阶原点矩μ和二阶中心∑都是存在的。 (3)若X=[x1,x2,…,xm]'和Y=[y1,y2,…,ym]'有联合正...
答：1、要算出方差（即无偏、点估计标准差的平方，公式中n-1的）方差6.931818182 n=12 2、假定几率水平求置信区间 0.95水平 α=0.025 df=11卡方= 21.92 α=0.975df=11卡方= 3.816 再计算（df*S2n-1）/对应的df与α的X2值 3.479 19.982 0.95置信 3.479< α2（2是平方）〈 19.982...
答：又例如，从正态分布中抽取的两个随机变量也具有相同的分布。需要注意的是，同分布的两个随机变量并不一定具有相同的数学期望和方差。例如，从正态分布中抽取的两个随机变量它们的数学期望和方差可能并不相同。而离散型变量同分布是指两个或多个离散型随机变量具有相同的概率分布。具体来说，如果两个随机...
答：对于任取一点,y是一个变量服从正态分布,分布的期望值=(X^T)B。你得知道,线性回归得到的y,实际上是一个正态分布的期望值, 只能对应一种预期。但对于一组实际的数据,你也可以看到线性模型的图与实际散点图并不完全重合。 然后系数的计算是使得(y-BX)^2最小,B的计算结果是包含y的,y又是一个变量,所以...
网友评论：
祁怀17741886902：
概率论 例题 关于农民收入的一地区农民年均收入服从u=1000元,a=100元的正态分布,求(1)该地区农民年均收入在1000元 - 1200元的概率;(2)3个农民... -
34326满国
：[答案] 解(1) 所求概率为 P(1000=F(1200)-F(1000) =Φ((1200-1000)/100)-Φ((1000-1000)/100) =Φ(2)-Φ(0) 查表知Φ(2)=0.9772 Φ(0)=0.5 =0.9772-0.5 =0.4772 (2)求事件的逆事件,即求3个农民中年均收入有0个达到1000-1200的,然后取逆事件即可. 这是一个p...
祁怀17741886902：
非标准正态分布怎样变成标准正态分布,举个简单的例子.我一窍不通 -
34326满国
：[答案] 如果X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)的 举个具体的例子,一个量X,服从正态分布,期望是10,方差是5^2(即X~N(10,5^2));那么对于X的线性函数(X-10)/5,它就是服从标准正态分布的...
祁怀17741886902：
所有数据都服从正态分布吗?如有不服从,举个例子 -
34326满国
： 根据中心极限定理,若Xi(i=1,2,3...n)是独立同分布的变量,那么((X1+X2+...+Xn)/n-E(X))/Var(X)的概率密度趋近于高斯函数,意思就是,任何独立同分布的变量之和趋近于正态分布,但是误差到底是多少,随n而变.
祁怀17741886902：
什么是标准正态分布曲线? -
34326满国
： 一种用于计量型数据的,连续的,对称的钟型频率分布的曲线,它是计量型数据用控制图的基础.当一组测量数据服从正态分布时,有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处正负两个标...
祁怀17741886902：
已知某次数学考试的成绩服从正态分布N(116,64),则成绩在140分以上的考生所占的百分比为()A.0. -
34326满国
： ∵数学考试的成绩服从正态分布N(116,64), ∴μ=116,?=8 ∴μ-3?=92,μ+3?=140 ∵变量在(μ-3?,μ+3?)内取值的概率约为0.997, ∴成绩在(92,140)内的考生所占百分比约为99.7%, ∴成绩在140分以上的考生所占的百分比为 1?99.7% 2 =0.15% 故选D.
祁怀17741886902：
怎样证明一组数据服从正态分布 -
34326满国
： 检验正态分布的办法:1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择“绘制——带检验的正态图,看一下tests of normality就可以,如果成正态,sig不会小于临界值2、 还可以参考QQ图,如果是正态,QQ图里的散点回呈直线,normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列,纵坐标是正态分布的期望值,所以如果实际的和正态的期望相符,散点图就会呈一条直线;detrended qq图的横坐标是实际观测值,纵坐标是实际观测值减去期望值,如果数据符合正态,那么散点应当在中央横线附近
祁怀17741886902：
某次考试成绩服从正态分布,平均成绩为75分,标准差为10分,成绩在60 - 85之间人数所占比重是多少? -
34326满国
： 已知μ,σ= 75,10所以X~N(75,100),我们可以通过对概率密度函数在60-85上的积分得到答案.(开个玩笑,这不是初等函数积分就不要想了) 人数所占比重等于每个人成绩在60~85之间的概率 P(60<X<85)=P((60-75)/10<(X-75)/10<(85-75)/10)=P(-1.5<(X-75)/10<1)=φ(1)-φ(-1.5)=φ(1)-(1-φ(1.5)) 然后查标准正专态分布表就可以得到答案属0.774.(以上方法用的是正态分布的标准化)
祁怀17741886902：
随机变量X和Y都服从正态分布,则X+Y一定服从正态分布么 -
34326满国
： 两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布,即X+Y不一定服从正态分布. 因为X和Y不是相互独立的.倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布. 推算过程(反例): ...
祁怀17741886902：
随机变量X服从正态分布 -
34326满国
： 设随机变量X服从标准正态分布, 则D(X)=1 【说明】一般的 X~N(μ,σ²) E(X)=μ D(X)=σ² 标准正态分布μ=0,σ=1 ∴E(X)=0,D(X)=1
祁怀17741886902：
概率,正态分布 -
34326满国
： 回答:根据正态分布的对称性,分数在90分以上的占50%=0.5 = 1/2 =10/20.分数在90分到120之间的就是(10/20) - (1/20) = 9/20.根据对称性,分数在60分和90分之间的人数等于在90分和120分之间的人数,即9/20.
