在标准正太分布曲线下,正.负 1 个标准差范围内的面积占曲线下总面积的

正、负1.5个标准差范围内的面积Ф(1.5)-Ф(-1.5)=Ф(1.5)-(1-Ф(1.5))=2*Ф(1.5)-1=2*0.93319-1=0.86638正、负2.5个标准差范围内的面积Ф(2.5

在标准正态分布下,正、负一个标准差范围内的面积占曲线下总面积的68.268949%.

因为有以下恒等式：（a+b）（c+d）=ac+ad+bc+bd当a=c=0,b=d=-1时设（-1）²=x,则x=(-1)*(-1)=[1+（-2）][（1+（-2）]=1*1+1*(-2)

正态分布最初由棣莫弗研究二项式时推导得出,后来高斯又从另一个方面导出了正态分布的表达式,研究了正态分布的一系列性质并将其应用于天文学研究,因此正态分布通常又被叫做高斯分布.10元币值的德国马克上印有高

供给曲线：市场上商品或服务的供给量和市场价格呈正向变化关系.所以呈正相关.所以斜率为正.需求曲线：需求曲线是显示价格与需求量关系的曲线,是指其他条件相同时,在每一价格,需求曲线水平上买主愿意购买的商品

B.多于5000单位但小于5800单位1、收入的增加使这种商品的需求增加了800单位,意味着在10美分时需求曲线水平右移800单位；2、需求曲线右移,价格上升,需求量下降,则均衡量又达不到5800的位

%1.方法1：使用ezplotfigure(1)ezmesh('1/(2*pi)*exp(-1/2*(x^2+y^2))',[-4.54.5])%1.方法2：先生成数据后绘图figure(2)[x,y

标准正态分布函数是关于y轴对称的（偶函数）所以：标准正态分布函数的倒数乘x,是奇函数任何奇函数在正无穷与负无穷之间积分,结果肯定是零

不知你注意到了没有,在计算标准正态分布函数Φ(x）时,1/√2π后面的那个函数的原函数是不能用初等函数来表示的(前人已经证明了),想用N－L(牛顿—莱布尼兹)公式计算是“根本不可能”的,为了解决这一问

正态分布,也叫高斯分布,其实就是一条偶对称曲线,至于关于哪条线对称,就看曲线的位置了,即u,而曲线的高矮胖瘦就决定了方差.所以两者的转化可以简单近似的认为是对自变量的缩放平移,因此,利用(x-u)/ò

这个积分一般积不出来；这是泊松积分；你要记住；看你的问题：原积分等于标准正态分布的概率函数在负无穷到0的积分*a;这是看出来的,不是算出来的；标准正态分布,你懂得,均值是0,半个数轴区间的概率是0.5

题目没说清a,b到底是什么?是不是说a和b都服从正态分布N(1,1)?如果是的话:简单的理a,b是对称关系,所以P(a>b)=P(b>a)又P（a=b）为零（测度论知识,暂时理解就可以）利用概率为一P

不知道你学了二重积分没啊,没学的话,貌似做不出至于结果是1倒很好理解啊,所有情况出现的概率之和是1定积分和积分变量无关把积分变量x换成y,得到一个新积分（值和原积分相等）,将此积分和原积分相乘得到的另

千分尺的零点值是固定的!就是0,没有正负这种说法!或者你不是想问这个的问题!

正态分布概率密度曲线f（x）的数字特征及其意义：μx—均值,σx—标准差.正态分布概率密度曲线f（x）特点：1,以μx为对称,曲线与X轴间的面积在μx两边各为0．5,2,曲线在μx±σx处有拐点,3,

正就是肯定,负就是否定双重否定就是肯定双重肯定也是肯定

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积分项,变换后既然V是以绝对值出现,那积分区间就是0到正无穷,所以你最后的分母中多了个2,所以这是一个Cauchy-(1/2,1/2)的分布.

伽玛函数表达式：Γ(x)=∫e^(-t)*t^(x-1)dt(积分的下限是0,上限是+∞)　利用分部积分法可以得到　　Γ(x)=（x-1)*Γ(x-1),而容易计算得出Γ(1)=1,　　由此可得,在正

功能：生成服从正态分布的随机数语法：R＝normrnd(MU,SIGMA)R＝normrnd(MU,SIGMA,m)R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)说明：R＝normrnd(MU,SIG