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  第三章 正态分布及其应用 例数更多分组更细变量—Probability Distributions正态曲线下面积分布规律 熟记下列常用的曲线下面积分布规律： 1μ±σ的区间占总面积的 2μ±σ的区间占总面积的95 3μ±σ的区间占总面积的99　3S1标准正态分布与标准化变换标准正态分布Φ(u) 50⑵欲估计体重在30-40kg范围内男童的比例102对选定的正常人进行统

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  第三章 多元正态分布（1）略（2）设x是一个p维随机向量则x服从多元正态分布当且仅当它的任何线性函数 均服从一元正态分布性质（2）常可用来证明随机向量服从多元正态分布（3）设xN p (μ Σ)y=Cxb其中C为r×p 常数矩阵则该性质表明（多元）正态变量的任何线性变换仍为（多元）正态变量（5）设x1x2 ?xn相互独立且xiN p (μi Σi) i=12?n则对任意n个常数有此性质表

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  第三章 随机向量第四节二维正态分布很多现象服从二维正态分布。例如：某年龄段小女孩的身高和腿长，服从二维正态分布某种昆虫的触角长和翼长，服从二维正态分布成年男子的身高和体重，服从二维正态分布1、定义 若二维随机向量(X,Y)的密度函数如下：则称(X,Y)服从二维正态分布，记作(X,Y)~N(m1,m2,s12, s22,r)图像：显然：2、边缘密度：若(X,Y)~N(m1,m2,s12, s22,r

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  第七章 假设检验第一节 二项分布二项分布的数学形式·二项分布的性质第二节 统计检验的基本步骤建立假设·求抽样分布·选择显著性水平和否定域·计算检验统计量·判定第三节 正态分布正态分布的数学形式·标准正态分布·正态分布下的面积·二项分布的正态近似法第四节 中心极限定理 抽样分布·总体参数与统计量·样本均值的抽样分布·中心极限定理 总体均值和成数的单样本检验已知对总体均值的检验·学生

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  第一章 多元正态分布 目录 上页 下页 返回 结束 第二节§ 均值向量和协方差阵的检验东北农业大学 理学院§ 多元正态分布§ 常用分布及抽样分布20224281 § 多元正态分布 多元正态分布是一元正态分布的推广迄今为止多元分析的主要理论都是建立在多元正态总体基础上的多元正态分布是多元分析的基础另一方面许多实际问题的分布常是多元正态分布或近似正

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  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中国人民大学六西格玛质量管理研究中心第一章 多元正态分布 目录 上页 下页 返回 结束 §1.1 多元分布的基本概念§1.2 统计距离和马氏距离§1.3 多元正态分布§1.4 均值向量和协方差阵的估计§1.5 常用分布及抽样分布第一章 多元正态分布一元正态分布在统计学的理论和实际

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  设随机向量 独立同分布于 则的 密度函数为称 服从均值为E(X)协方差为?的正态分布则 与 相互独立 与 相互独立

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  正态分布(Normal Distribution)服从一类确定的规律又称为常态分布或高斯分布μ变量值标准化（一）正态分布与标准正态分布的特点对比T甲=×1050=T乙=0×1050=50图5-8（110） 当观察次数n趋向于无穷大时所得出的一系列定理统称为极限定理极限定理又分为大数定理和中心极限定理 大数定理一般讨论n个随机变量的平均值的稳定性中心极限定理讨论在一般情况下n个随机变量的和当

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  正态密度函数的特性：正态分布是概率论中最重要的分布且其分布函数：求下面给出简单说明：12解：1. 期望E(X)求 X 落在区间202359则20相互独立解:因此Z服从正态分布.的特征(如: 动物的身长体重)相互独立26解：202359且XY相互独立 则习题四(P116): 123478