期望,方差,标准差,正态分布

本文介绍了离散型和连续型随机变量的基础概念,重点关注离散型随机变量的概率求法、性质及其期望、方差等统计量的含义与计算方法,并探讨了正态分布的特性。

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今天下班在单位看的,所以没做笔记

离散型的随机变量,和连续型随机变量,

主要需要关注离散型的随机变量。

  概率的求法,性质,

  期望,方差,标准差,正态分布

  期望:反应随机变量平均取值的大小。大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 

  方差:用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数,方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。(标准差、方差越大,离散程度越大)

      
        
为总体方差,
   
为变量,
 
为总体均值,
 
为总体例数。
  正态分布: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。
          当μ = 0,σ = 1时的正态分布是 标准正态分布
                 σ为平方差,μ为期望

转载于:https://www.cnblogs.com/bianjing/p/9513746.html

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