f分布近似服从正态分布吗
来源:学生作业帮 编辑:作业帮 分类:数学作业 时间:2024/07/14 08:43:15
f分布近似服从正态分布吗
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,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 服从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散.正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点.它的形状是中间高两边低 ,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线.当μ=0,σ2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1).μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布.多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布.
正态分布最早由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.
生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述.例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量,等等.一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布(见中心极限定理).从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来近似;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等. 正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是“钟”形曲线
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,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 服从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散.正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点.它的形状是中间高两边低 ,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线.当μ=0,σ2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1).μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布.多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布.
正态分布最早由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.
生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述.例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量,等等.一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布(见中心极限定理).从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来近似;还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等. 正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是“钟”形曲线
x,y互相独立且服从标准正态分布,则f(x,y)也服从正态分布吗?
如何判断数据服从近似正态分布
X服从正态分布,X的平方服从什么分布
分析验证中心极限定理的基本结论:“大量独立同分布随机变量的和的分布近似服从正态分布”.按以下步骤设计程序:(1) 产生服
F分布与正态分布区别:
随机变量X服从B(25,0.8)的二项分布 利用中心极限定理近似估计P{X大于等于22} ,此题标准正态分布函数F
(X,Y) 服从二元正态分布 (x平方,y平方)服从什么分布
概率论与数理统计 样本总体服从正态分布,样本方差服从什么分布
什么情况下用卡方分布,正态分布,F分布,T分布
急 设随机变量X服从正态分布N(μ,σ2),σ>0,设其分布函数F(x)的曲线的拐点坐标 一定 是________
设随机变量X服从标准正态分布,F(X)是其分布函数,则对于任意实数a,下列表述式正确的是( )进来见图
二项分布在n充分大时近似服从正态分布,如何证明?