目录 1正态分布 目录 1正态分布 收起 编辑本段正态分布 normal distribution一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差

正态分布的分布函数：若随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σσ的概率分布，且其概率密度函数为f(x)=12π√σe(xμ)22σ2。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分

标准正态分布函数的性质：密度函数关于平均值对称。函数曲线下68268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。函数曲线的反曲点为离平均数一个标准差距离的位置。平均值与它的众数以及中位数同一数值。95449974%的面积在平均数左右两个标

（1）前面说了：依题意 μ=150μ 是正态分布图的中间那根竖线在横轴上的交点，也就是中点的值，知道的嘛σ²=625标准误差也知道的嘛，现在 σ=25，来源于 √625 =25；100=μ-2σ，来源于 μ-2σ=150-2×25=100

空项，空项知道吗？如果知道，那不参与考评内容分数之和=空项之和。如果不懂，可看以下解释：是这样的，标准化评分满分为1000分，也就是说如果企业中的危险源（确切的说应该是考评内容）包含所有标准化要求的项目，企业在做到极致优秀的

我们可以通过中心极限定理(Central Limit Theorem)来解释正态分布的普遍性。正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（A

二项分布b（n，p） EX=npVar=np(1-p)泊松分布P（λ）EX=λVar=λ负二项分布Nb(r,p) EX=rpVar=r(1-p)(p^2)指

符号σ是希腊文的字母，英文表达Sigma（大写Σ，小写σ，），中文译音西格玛，是第十八个希腊字母。σ是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位，也用于表示化学上的一种共价键，σ键。西里尔字母的С及拉丁字母的S都是由Sigma演变而成。大写Σ表示

首先提一下正态分布和卡方分布的关系，如果一个随机变量是若干服从标准正态分布的变量的平方和构成，该变量服从卡方分布。如果一个随机变量是由一个服从正态分布的随机变量除以一个服从卡方分布的变量组成的，则该变量服从t分布，t分布是正态分布的小样本形

假设有这样一组样本数据，存放于A列，首先我们计算出样本的中心值（均值）和标准差。如下图，按图写公式计算。为了方便对照着写公式，我在显示“计算结果”旁边一列列出了使用的公式。公式直接引用A列计算，这样可以保证不管A列有多少数据，全部可以参与计

一、标准差比均数大怎么回事标准差大于平均值意味着什么？标准差大于平均值，这意味着数据非常离散。肯定意味着数据变化范围大。这个标准差大于平均值，变异系数大于100%。一般我们看数据的变异系数。变异系数越大，数据越离散。你能说数据不好吗？这个数

y拔(y上一横)和x拔是y平均值和x平均值。求和的n就是x,y的总个数,xi和yi的i应该写成下标,表示这n个x里面的第i个x、y同理。最终计算出来a和b就是回归方程的参数。亲，为您查询到的答案如下：SPSS中的X拔±S是指样本标准差，它是

“Z”开头的列车是直达特别快速旅客列车,简称直特,字母Z是“直”字的汉语拼音简写。这样的列车在行程中一站不停或者经停必停站但不办理客运业务,这类列车全部都是空调列车,所有的直特列车都是跨局(不是在一个铁路局内)运营列车。其它车次字母含义：“

Y<0时，FY(y)=00<=Y<=1,时FY(y)=p(Y<=y)=P(X²<=y)=P(-√y<=X<=√y)=∫(-√y,√y)f(x)dx=3√y41<Y<=4时，FY(y)=

置信区间的计算公式取e68a843231313335323631343130323136353331333431373231决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为00

曼-惠特尼检验U的临界值表（仅列出单侧检验在0025或双侧检验在005处的U临界值）n2123456789101112131415 n1120000

lognrnd得到的是无单位的量，用它得到的是一组其自然对数满足正态分布的随机数，而不是本身就满足正态分布的dB值。dB通常都是以"20log10()”定义的吧（如果是功率之类的就是10log10()），其对数的底数为10，而lo

怎样求解布朗运动的期望和方差布朗运动（Brownian motion）是一种正态分布的独立增量连续随机过程。它是随机分析中基本概念之一。其基本性质为：布朗运动W（t）是期望为0方差为t（时间）的正态随机变量。对于任意的r小于等于s，W（t）

要看X和Y是否相互独立，不独立的话就是一个2重积分，被积函数为这两个函数的概率密度函数的乘积再乘以xy，独立的话，这个2重积分等价于这两个函数的边缘分布函数的乘积。如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y