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非标准正态分布如何化为标准正态分布
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非标准正态分布如何化为标准正态分布
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如果非标准正态分布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)。举个具体的例子,一个量X,是非标准正态分布,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Y=(X-10)/5,Y就是服从标准正态分布的Y~N(0,1)。
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ =1的正态分布。
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ =1的正态分布。
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