数学期望和方差的疑问?如图,为什么明明不是正态分布,数学期望却用μ,方差用δ^2表示呢?这可是正态分布的特权啊.很多时候都是这样子的.
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2024/12/22 12:59:42
数学期望和方差的疑问?如图,为什么明明不是正态分布,数学期望却用μ,方差用δ^2表示呢?这可是正态分布的特权啊.很多时候都是这样子的.
数学期望和方差的疑问?
如图,为什么明明不是正态分布,数学期望却用μ,方差用δ^2表示呢?这可是正态分布的特权啊.很多时候都是这样子的.
数学期望和方差的疑问?如图,为什么明明不是正态分布,数学期望却用μ,方差用δ^2表示呢?这可是正态分布的特权啊.很多时候都是这样子的.
不是的.
f（x）=1/√2πb *e^[-(x-a)^2/2b^2]
只是我们求出来发现 恰好 期望μ=a ,方差δ^2=b^2
所以才将f（x）写成f（x）=1/√2πδ *e^[-(x-μ)^2/2δ^2]
期望μ,方差δ^2 是个记号,具体等于多少要根据f（x）而定
貌似正态分布是各种分布在样本趋于无穷时的极限状态，所以数学家们就假设各种分布的均值为μ、方差为σ^2了，因为最后当样本趋向极限时都是正态分布。不是很清楚。
中心极限定理是这样说的：设从均值为μ、方差为σ^2;（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ^2/n的正态分布。
定理中并没有说任意一个总体原来是什么分布，只是说当...
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貌似正态分布是各种分布在样本趋于无穷时的极限状态，所以数学家们就假设各种分布的均值为μ、方差为σ^2了，因为最后当样本趋向极限时都是正态分布。不是很清楚。
中心极限定理是这样说的：设从均值为μ、方差为σ^2;（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ^2/n的正态分布。
定理中并没有说任意一个总体原来是什么分布，只是说当抽取的样本 n 充分大时，这个抽样分布就近似的服从正态分布。那考虑极端情况，样本无穷大时就是正态分布。
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所谓中心极限定理就是说对大样本而言，其表现形式都趋向于正态分布，只要具有有限的数学期望和方差。不是这样子的 不过谢谢你的好意 谢谢 我总结一下：在正态分布中 μ和σ^2都是具体的 他们仅仅代表坐落在那个位置的数 那个位置的数正好就是均值和方差 而在这里或者仅仅说均值是μ和方差是σ^2得这么理解 我们不知道他们是什么分部 但是他们存在均值和方差 这个均值和方差跟正态分布的那个位置数字一样 ...
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所谓中心极限定理就是说对大样本而言，其表现形式都趋向于正态分布，只要具有有限的数学期望和方差。
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