近似服从正态分布-搜答案-智慧作业帮

随机变量X的概率密度函数为：{[1/sqrt(2pi)δ]}*exp[-(x-u)^2/(2*δ^2)]被称之为标准正态分布.

Manypracticalproblemsaresubjecttorandomphenomena,orapproximatelynormaldistribution,normaldistributio

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你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算

X和Y不相关

X服从正态分布,则X的平方服从卡方分布.

j-b检验,即雅克贝拉检验还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,都是用来检验分布的.游程检验也可以用来检验分布.

P（x>60）=1-Φ（（60-70）/σ）=0.9,所以Φ（-10/σ）=0.1,p(x>80)=1-Φ（（80-70）/σ=1-Φ（10/σ)=Φ（-10/σ)=0.1

卡方拟合优度检验或者正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布.你的表述：有的时间点是有的不是正态,这是错误的.分布是数据集合表现出来的特征,你可以说有异常点就是跟其他数据所体现出来的样子格格不入.

这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.

H0:价值差额服从正态分布;H1:价值差额不服从正态分布由于正态分布的两个参数μ和б未知,所以首先根据样本数据给出估计.由样本数据算出μ=(2.4995*3+7.4995*27+……42.4995*2

打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应

就是满足正态分布的性质.

kolmogrovsmirnov检验就是一种拟合优度检验,不知道你的检验模型是什么再问：就是用的ks检验，只是分析出来我不懂怎么看这些参数来判断是否服从正态

function b=bern(n,p)x=rand(n,1);% x is an n array ,choose fr

正态分布加一个常数,还是符合正态分布,只是期望值加上了这个常数N(0,σ²)+C~N(C,σ²)一个随机变量符合正态分布,我们可以画出其函数图像让其每个数都加上一个常数,只会让函数

P{X≥22}≈1-Φ((22-25×0.8)/√25×0.8×0.2)=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1587再问：就是说答案错啦?再答：是！

可用中心极限定理证明,至于这个订立的推导超出我能力范围了

当然也可用辅助函数法(二重积分换元)直接得出倒数第三行的公式.

标准化以后是服从标准正态布,而不是一般的正态分布,而服从标准正态分布的随机变量,计算相关的问题可查正态分布表(实际上是标准正态分布的分布函数值表),这样很多问题就简单了.