正態分佈加正態分佈,方差怎麼變

1樓：恬溪宸境

是正態分佈，原因：設x，y均為正態分佈，均祥悉槐值方差分別為ux，uy和varx和vary，則-y也為正謹友態分佈，其均值方差為-uy和vary，所以由兩個獨立正態隨即變數陸握的和仍為正態的，得知x-y服從均值為x-y，方差為varx+vary的正態分佈。

正態分佈方差是什麼呢?

2樓：我愛聊生活冷知識

正態分佈橡耐方差為各個資料與平均數之差的平方的和的平均數。

若隨機變數x服從乙個數學期望。

為μ、方差為σ2的正態分佈，記為n（μ，2）。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差。

決定了分佈的幅度。當μ =0，σ 1時的正態分佈是標準正態分佈。

正態分佈

正態分佈（normal distribution），也稱常態分佈。

又名高斯分佈。

gaussian distribution），最早由棣莫弗（abraham de moivre）在求二項分佈。

的漸近公式中得到。高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。拉普拉斯。

和並如蠢高斯研究了它的性質。

是乙個在數學、物理及工程絕陪等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。

以上內容參考百科——正態分佈

正態分佈的方差是什麼？

3樓：影子分享休閒娛樂

正態分佈的方差是各個資料與平均數之差的平方的和的平均數。

當資料分佈比較分散(即資料在平均數附近波動較大)時，各個資料與平均數的差的平方和較大，方差就較大；當資料分佈比源如友較集中時，各個資料與平均數的差的平方和較小。因此方差越大，資料的波動越大；方差越小，資料的波動就越小。

方差和標準差。

為測算離散趨勢最重要、最常用的指標，它雹槐是測算數值型資料離散程橡早度的最重要的方法。標準差為方差的算術平方根。

用s表示。<>

性質特徵

集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。

對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。

均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。

曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函式。

的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。

關於μ對稱，並在μ處取最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點。

形狀呈現中間高兩邊低，正態分佈的概率密度函式曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。