如何根据正态分布的值求分布概率：（求有计算过程，文科生求帮忙呀~~） 概率论正态分布的题，求详细过程
\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u7684\u6982\u7387\u8ba1\u7b97\uff0cX~N(50,100),\u6c42P(X<=40)\u5982\u4e0b\u56fe\uff0c\u53ef\u4ee5\u8f6c\u5316\u4e3a\u6807\u51c6\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u8ba1\u7b97\uff0c\u9700\u8981\u67e5\u8868\u3002
\u82e5\u968f\u673a\u53d8\u91cfX\u670d\u4ece\u4e00\u4e2a\u6570\u5b66\u671f\u671b\u4e3a\u03bc\u3001\u65b9\u5dee\u4e3a\u03c3^2\u7684\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff0c\u8bb0\u4e3aN(\u03bc\uff0c\u03c3^2)\u3002\u5176\u6982\u7387\u5bc6\u5ea6\u51fd\u6570\u4e3a\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u7684\u671f\u671b\u503c\u03bc\u51b3\u5b9a\u4e86\u5176\u4f4d\u7f6e\uff0c\u5176\u6807\u51c6\u5dee\u03c3\u51b3\u5b9a\u4e86\u5206\u5e03\u7684\u5e45\u5ea6\u3002\u5f53\u03bc = 0,\u03c3 = 1\u65f6\u7684\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u662f\u6807\u51c6\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3002
\u62d3\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff08Normal distribution\uff09\uff0c\u4e5f\u79f0\u201c\u5e38\u6001\u5206\u5e03\u201d\uff0c\u53c8\u540d\u9ad8\u65af\u5206\u5e03\uff08Gaussian distribution\uff09\uff0c\u6700\u65e9\u7531A.\u68e3\u83ab\u5f17\u5728\u6c42\u4e8c\u9879\u5206\u5e03\u7684\u6e10\u8fd1\u516c\u5f0f\u4e2d\u5f97\u5230\u3002C.F.\u9ad8\u65af\u5728\u7814\u7a76\u6d4b\u91cf\u8bef\u5dee\u65f6\u4ece\u53e6\u4e00\u4e2a\u89d2\u5ea6\u5bfc\u51fa\u4e86\u5b83\u3002P.S.\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u548c\u9ad8\u65af\u7814\u7a76\u4e86\u5b83\u7684\u6027\u8d28\u3002
\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u6709\u6781\u5176\u5e7f\u6cdb\u7684\u5b9e\u9645\u80cc\u666f\uff0c\u751f\u4ea7\u4e0e\u79d1\u5b66\u5b9e\u9a8c\u4e2d\u5f88\u591a\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u6982\u7387\u5206\u5e03\u90fd\u53ef\u4ee5\u8fd1\u4f3c\u5730\u7528\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u6765\u63cf\u8ff0\u3002\u4f8b\u5982\uff0c\u5728\u751f\u4ea7\u6761\u4ef6\u4e0d\u53d8\u7684\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c\u4ea7\u54c1\u7684\u5f3a\u529b\u3001\u6297\u538b\u5f3a\u5ea6\u3001\u53e3\u5f84\u3001\u957f\u5ea6\u7b49\u6307\u6807\uff1b\u540c\u4e00\u79cd\u751f\u7269\u4f53\u7684\u8eab\u957f\u3001\u4f53\u91cd\u7b49\u6307\u6807\uff1b\u540c\u4e00\u79cd\u79cd\u5b50\u7684\u91cd\u91cf\uff1b\u6d4b\u91cf\u540c\u4e00\u7269\u4f53\u7684\u8bef\u5dee\uff1b\u5f39\u7740\u70b9\u6cbf\u67d0\u4e00\u65b9\u5411\u7684\u504f\u5dee\uff1b\u67d0\u4e2a\u5730\u533a\u7684\u5e74\u964d\u6c34\u91cf\uff1b\u4ee5\u53ca\u7406\u60f3\u6c14\u4f53\u5206\u5b50\u7684\u901f\u5ea6\u5206\u91cf\uff0c\u7b49\u7b49\u3002
\u4e00\u822c\u6765\u8bf4\uff0c\u5982\u679c\u4e00\u4e2a\u91cf\u662f\u7531\u8bb8\u591a\u5fae\u5c0f\u7684\u72ec\u7acb\u968f\u673a\u56e0\u7d20\u5f71\u54cd\u7684\u7ed3\u679c\uff0c\u90a3\u4e48\u5c31\u53ef\u4ee5\u8ba4\u4e3a\u8fd9\u4e2a\u91cf\u5177\u6709\u6b63\u6001\u5206\u5e03\uff08\u89c1\u4e2d\u5fc3\u6781\u9650\u5b9a\u7406\uff09\u3002\u4ece\u7406\u8bba\u4e0a\u770b\uff0c\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u5177\u6709\u5f88\u591a\u826f\u597d\u7684\u6027\u8d28 \uff0c\u8bb8\u591a\u6982\u7387\u5206\u5e03\u53ef\u4ee5\u7528\u5b83\u6765\u8fd1\u4f3c\uff1b\u8fd8\u6709\u4e00\u4e9b\u5e38\u7528\u7684\u6982\u7387\u5206\u5e03\u662f\u7531\u5b83\u76f4\u63a5\u5bfc\u51fa\u7684\uff0c\u4f8b\u5982\u5bf9\u6570\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u3001t\u5206\u5e03\u3001F\u5206\u5e03\u7b49\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u6b63\u6001\u5206\u5e03
\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u662f\u5177\u6709\u4e24\u4e2a\u53c2\u6570\u03bc\u548c\u03c32\u7684\u8fde\u7eed\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u5206\u5e03\uff0c
\u7b2c\u4e00\u53c2\u6570\u03bc\u662f\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u7684\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u5747\u503c\uff0c\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u53c2\u6570
\u03c32\u662f\u6b64\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u65b9\u5dee\uff0c\u6240\u4ee5\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u8bb0\u4f5cN(\u03bc\uff0c\u03c32 )\u3002
D(s^2)= \u03c32=2
\u8c22\u8c22\u91c7\u7eb3~~
1 P（X>7）=1-P（X<7）=1-fai（7-5）/1=1-fai（2）=1-0.9772=0.0228
2 P（168<X<180）=fai（180-170）/5-fai（168-170）/5=fai（2）-fai（-0.4）
=fai（2）-1+fai（0.4）=0.9772-1+0.6554=0.6326
3 对于（X-u）/a为1.65时，概率值为0.95，所以极值
（X-170）/5=1.65
X=178.25
另一个极值为170-1.65*5=161.75
所以极端值范围是X>178.25或X<161.75
化成标准正态分布来算啊。比如第二个就是p(180-175)/5-p(168-170)/5.
这种计算书上应该有的啊。5是25开方开的。
敬老师的课不好上啊
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绛旓細3蟽鍑嗗垯鍦姝ｆ佸垎甯涓冧唬琛ㄦ爣鍑嗗樊,渭浠ｈ〃鍧囧紉=渭鍗充负鍥惧儚鐨勫绉拌酱 涓壪冨師鍒欏嵆涓 鏁板煎垎甯冨湪锛埼尖斚,渭+蟽)涓鐨勬鐜涓0.6826 鏁板煎垎甯冨湪锛埼尖2蟽,渭+2蟽)涓殑姒傜巼涓0.9544 鏁板煎垎甯冨湪锛埼尖3蟽,渭+3蟽)涓殑姒傜巼涓0.9974 鍙互璁や负锛孻 鐨勫彇鍊煎嚑涔庡叏閮ㄩ泦涓湪锛埼尖3蟽,渭+3蟽)]鍖洪棿...
绛旓細棣栧厛浠姝ｆ佸垎甯冪殑姒傜巼瀵嗗害鍏ユ墜 濡傛灉闅忔満鍙橀噺X鏈嶄粠鏍囧噯姝ｆ佸垎甯冿紝鍗砐~N锛0锛1锛夛紝姒傜巼瀵嗗害涓 f(x)=(1/鈭2蟺)exp(-x^2/2)鈥︹︼紙闅忎究涓鏈鐜囩粺璁＄殑涔︿笂閮芥湁锛屽湪鐧惧害涓婅緭鍏ユ柟绋嬬湡楹荤儲锛夊叾涓璭xp(-x^2/2)涓篹鐨-x^2/2娆℃柟 瀹氫箟鍩熶负锛-鈭烇紝+鈭烇級浠庢鐜囧瘑搴﹁〃杈惧紡鍙互鐪嬪嚭锛宖(x)鏄伓鍑芥暟...
