1樓：飛月凌雪
我就按照語句解釋了哈~
第一個等式：
因為xi是隨機變數x中取出的樣本，即總體是x，滿足n(0，b^2)(西格瑪不好打，我就用b代替了。。)所以，xi也滿足n(0，b^2)
而n個都滿足n(0，1)的隨機變數的相加(這裡的相加不是數值相加，而是隨機變數意義下的相加)是肯定滿足相加和服從n維的卡方分佈，樓主放心，這個是放之四海而皆準的真理
而現在xi的方差是b^2，想要變成n(0，1)，故要除以一個b^2
第二個等式：
不造樓主是不是被兩個式子搞暈了，一個是n維，一個是n-1維，而上面一段話說的定理肯定是對的，那麼為什麼是n-1維的呢？
區別在於(yi-y')（y拔不好打，暫且以y'代替y拔）
統計學中有這樣一個定理：
樣本的方差s^2，即樣本中每一個數與樣本均值的差的平方和再除以樣本容量(有的教材可能是樣本容量減一，不過在這裡沒有影響，這裡的s^2是對總體方差的一個有偏估計)
s^2*n/(b^2)，這裡的b^2是總體的方差
這個等式服從於自由度為n-1的卡方分佈
從這個定理可以看出來，第二個等式是正確的，第二個等式與第一個等式的區別就在於
第二個等式是(yi-y')^2
s^2*n/(b^2)這個定理的證明可以看一下概率論3s書的統計理論第五章的定理5—6的證明
大學概率論與數理統計的兩個問題，謝謝！
正態分佈的概率計算，x~n(50,100),求p(x<=40)
2樓：匿名使用者
你好！可以如圖轉化為標準正態分佈計算，需要查表。經濟數學團隊幫你解答，請及時採納。謝謝！
3樓：nice千年殺
p(x≤40)=0.1587
方法一：（50,100）分別是（μ，σ²）的意思，μ=50是均值，σ²=100是方差。
根據公式：p（x≤40）=p（x-μ/σ≤40-μ/σ）=p（x-μ/σ≤-1）可以查正態分佈表可以求得結果是0.1587
擴充套件資料 正態分佈：智商、成績、產品質量、身高等等，都符合正態分佈的規律。正態分佈就是中間高，兩邊低，大資料都分佈在中間
4樓：匿名使用者
利用正態分佈特殊區間的概率值：p(u-σ，σ=10，則：
p(x≤40)=½［1-p(50-10 5樓：秦桑 可以如下圖轉化為標準正態分佈計算，需要查表。 正態分佈表（部分）如下： 拓展資料：正態分佈（normal distribution），也稱「常態分佈」，又名高斯分佈（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。 c.f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。 p.s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。 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。 6樓：寵魅 去正態分佈概率表上找一下就可以 7樓：愛笑的小美鄧波 0.8413怎麼求得的？ 概率論：抽樣分佈與抽樣分佈定理：如圖，怎麼推出xi/0.3~n(0,1)的？求詳細解釋！謝謝了！ 8樓：尹六六老師 x~n(μ，σ²) 則ax+b~n(aμ+b，a²σ²) 概率論：關於抽樣分佈與抽樣分佈定理：如圖，打問號的地方怎麼推匯出來的？求詳細解釋！謝謝大神了！ 9樓：匿名使用者 標準正態分佈，φ（1）—φ（-1）=φ（1）- （1-φ（1）） 概率學問題可以根據公式計算，也可以在程式裡面計算。提問。請問程式在 找 一共60個小球 每十個小球數字相同 數字為123456 抽五次有666的概率是多少 抽七次有123456概率是多少。使用 進行概率性程式設計。提問。我不會啊 會的話還提問嗎 p 100,60 c 100,60 1 2 60 1 ... 凹凸 對概率論的問題很多的時候不是你不努力，不運氣，不好，而實在是中獎幸運的概率。 a馬玉敏 還是需要請教專業的老師才可以知道概率論的問題。 時刻不在象 這個 的質量太差了，看不清楚 我是帥鍋 概率論，是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的，在一定條件下必然發生某一結果的... 水疏哲 上圖啦，供親參考。其中p a b p a p ab 是公式哈！ juju英語 海客談瀛洲，煙濤微茫信難求 越人語天姥，雲霞明滅或可睹。天姥連天向天橫，勢拔五嶽掩赤城。天台四萬八千丈，對此欲倒東南傾。我欲因之夢吳越，一夜飛度鏡湖月。湖月照我影，送我至剡溪。謝公宿處今尚在，淥水盪漾清猿啼。腳著謝...概率論問題，概率論問題
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