1樓:匿名使用者
正態概率密度函式為:f(x) = [1/√(2π)σ] exp[- (x - μ)^2/(2σ^2)]
密度函式的導函式為回:f'(x) = -(x - μ) / [√(2π)σ^3]exp[- (x - μ)^2/σ^2]
1,x = - ∞
答 時,f (- ∞) -->0
2,x增加時,f(x)增加,f'(x)也增加,f(x) 的切線與x軸正向夾角也增加;
3,x再增加時,有一個點 x*處的切線與x軸的夾角達到最大值,即f'(x*) 達到最大值;
那麼,標準差: σ = μ - x*
4,x繼續增加時,f(x)的切線與x軸的夾角開始減小,直到 x = μ 時,夾角等於0,f'(μ)=0;
即f(x) 的最大值點:x = μ;
5,再增加x值,直到f'(x*)為f'(x) 的最小值時,那麼:σ = x*-μ
6,由密度曲線確定標準差σ的值精度很低,僅可粗估σ的值。
標準差 平均值與正態分佈曲線關係 50
2樓:羽落楓華
正態分佈曲線的對稱軸是正態樣本的平均值;
樣本的平均值增大,曲線向右側平移,樣本的平均值減小,曲線向左側平移。
正態樣本的標準差越大,則正態分佈曲線越平坦,峰值越小。
3樓:匿名使用者
標準差與平均值是正態分佈的兩個引數,平均值給出了峰值出現的位置,標準差描述了分佈的離散程度。
標準正態分佈的均數與標準差分別為什麼
4樓:匿名使用者
均數是平均數,標準差是每個數與平均數的差值的均方根;簡單舉例,有一組數:(1.1,1.
2,1.3,1.4,15),均數就是1.
3,這組數與均數的差值分別是(-0.2,-0.1,0,0.
1,0.2),差值的平方數分別為(0.04,0.
01,0,0.01,0.04),均方數是0.
02,均方根是0.141,即標準差是0.141。
5樓:青島致遠鐳射
標準正態分佈又稱為u分佈,是以0為均數、以1為標準差的正態分佈,記為n(0,1)。
正態分佈(normal distribution)又名高斯分佈(gaussian distribution),是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈,在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值μ=0,即曲線圖象對稱軸為y軸,標準差σ=1條件下的正態分佈,記為n(0,1)。
正態分佈裡面這個s是標準偏差嗎?怎麼算不對啊~
6樓:中二養成計劃
你用的標準差公式錯了。
樣品的標準差是n-1
7樓:summer圓緣源
那是標準差吧,建議看看標準差公式就回來糾結
標準差在統計上有什麼用處，平均數與標準差在統計分析中有什麼用處
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