1樓：
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。
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
一維正態分佈
若隨機變數
服從一個位置引數為
、尺度引數為
的概率分佈，且其概率密度函式為 [2]
則這個隨機變數就稱為正態隨機變數，正態隨機變數服從的分佈就稱為正態分佈，記作
，讀作服從
，或服從正態分佈。
μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。多元正態分佈有很好的性質，例如，多元正態分佈的邊緣分佈仍為正態分佈，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分佈，特別它的線性組合為一元正態分佈。
本詞條的正態分佈是一維正態分佈，此外多維正態分佈參見「二維正態分佈」。
正態分佈標準正態分佈
當時，正態分佈就成為標準正態分佈
2樓：芳華高歌
是的。你說的是對的。如果隨即變數服從正態分佈n～（μ，σ²），那麼μ表示該隨機變數的平均取值情況，σ²表示該隨機變數的方差。
所以，對於這一道題的隨機變數服從n～（72，10²），那麼該隨機變數的平均數就是72。
望能幫到你！順祝進步!
另外，別忘了動動小手採納一下!並點個贊喲！
3樓：匿名使用者
服從正態分佈的情況下，只能說樣本的平均值是接近總體的平均值的。也就是說對於
正態分佈（72，10²）還說，總體的平均值是72，樣本的平均應該在72附近。
正態分佈如何計算一個區間內的數的平均值？
4樓：水文水資源
你好。求x大於12的所有數的平均值，相當於求正態分佈的概率密度f(x)在x>12這個區間內圖形的形心的橫座標。
那麼，設形心的橫座標為x，則x=∫∫xf(x)dxdy/[∫∫f(x)dxdy]，積分割槽域就是x>12的f(x)與x軸圍成的封閉圖形。如果直接算，會比較困難，那麼可以先把該正態分佈標準化為標準正態分佈，即(x-9)/2.5～n(0,1)，然後再計算重積分。
具體步驟你自己來吧。你這個圖形好像是用matlab畫的，如果手算解不出來，那就敲**解吧。
正態分佈中已知平均數和標準差，求概率。
5樓：匿名使用者
用bai70減去平均分85，再除以標準差10得du到係數
zhi-1.5,查表得n(1.5)=0.9332所以小於70的概率為dao1-0.9332=6.68%用90減去平均分85，再除以標準專差10
得到系屬數0.5,查表得n(0.5)=0.6915所以小於90的概率為69.15%
減去小於70的概率，得62.47%
所以答案為6.68%和62.47%
簡單正態分佈，求均值和標準方差
6樓：
1、先自己畫圖，平均車速就是概率為0.5的地方，可以看出來50在平均車速左邊，70在右邊；因為這個圖關於x=平均值 對稱，因此 平均車速=（70+50）/2=60
2、假設x～n(μ,σ^2),則y=(x-μ)/σ～n(0,1).
因此有f((50-60）/σ）=0.15然後查表，算出σ我想說f((50-60）/σ）你要懂啊，那個符號不會打啊……我沒表，算不了，你得自己查檢視
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