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这个正态分布的概率 怎么算

期望值 μ=3 标准差 σ=2 P{|X|>2}: =NORMDIST(-2,3,2,1)+(1-NORMDIST(2,3,2,1)) P{X>3}: =1-NORMDIST(3,3,2,1)

如下图,可以转化为标准正态分布计算,需要查表。 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...

1、请看下面这张正态分布图,曲线的正中间是的值是用PERT技术(三点估算)算出来的期望值,曲线上的值在横轴代表实际值(例如天数、成本等),纵轴代表概率密度(该横轴值出现的可能性)。 2、如图中,曲线下方到横轴的面积就是这段曲线的横轴取...

解: P(2≤X≤4) =P(X≤4)-P(X≤2) =Φ[(4-2)/σ]-Φ[(2-2)/σ] =Φ(2/σ)-Φ(0) =Φ(2/σ)-0.5 得Φ(2/σ)=P(2≤X≤4)+0.5=0.4+0.5=0.9 P(X≤0) =Φ[(0-2)/σ] =Φ(-2/σ) =1-Φ(2/σ) =1-0.9 =0.1 答案:0.1

在某点的概率密度.就是x取得0.8时的概率 对于连续分布,不同于离散分布,它表现得是“某个区间上”的概率。正如此, 才有“概率密度”这一说。而单就某点,则概率为0

正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。[1] 是一个在数...

你看看计算公式是不是这样的? 还有精度要多少啊? 查表可知, F(2.1) =0.9821 F(-0.3)=1-0.6179 F(2.1) - F(-0.3) = 0.6 源程序 #include #include double f(double x) { return exp(-x*x/2); } double F(double a,double b,double ep=1e-6) { ...

P(X>200)=1-P(X200的概率基本可以认为是0 而X

normpdf出来的是一个数,而int算积分第一个输入要是一个符号函数 你的问题可以用normcdf来做 normcdf(upperBound,mu,sigma)-normcdf(lowerBound,mu,sigma)

算出平均值和标准差μ、σ,代入正态分布密度函数表达式: f(x) = exp{-(x-μ)²/2σ²}/[√(2π)σ] 给定x值,即可算出f值。

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