怎样求正态分布(
正态分布怎么求??？
正态分布函数公式是P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}😤-_🌼🐈⬛。#8194;其中 F(y)为Y的分布函数🐒🧸|——😙🍃，F(x)为X的分布函数🦜_😛🐿。其中μ为均数*-🙄，σ为标准差😻🦋——🤠🀄。μ决定了正态分布的位置*🥏_🌖🐭，与μ越近🤥😮——🤗，被取到的概率就越大🎋☄️|😓🎖，反之越小🐚🌺——_🤭。σ描述的是正态分布的离散程度😔_——🐫🐟，σ越等我继续说😵|🐜。
正态分布密度函数公式🦛——🦖：f(x)=exp{-(x-μ)²/2σ²}/[√(2π)σ]🦠*——😗⛳。计算时🎁🐞——🦗😂，先算出平均值和标准差μ🦧🎊|🐬*、σ🤭-——🤪🦜，代入正态分布密度函数表达式🪢🐇__😃🦗，给定x值🦃||🐩🧨，即可算出f值😦🕸——🎐。相关介绍👽😔-🥎：正态分布（Normal distribution）🐘🐫————🐑，也称“常态分布”☀️_|🐑，又名高斯分布（Gaussian distribution）🐗|😟🦟，是一个非常重要的概说完了🐳_*。
正态分布函数公式是P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}😤-_🌼🐈⬛。#8194;其中 F(y)为Y的分布函数🐒🧸|——😙🍃，F(x)为X的分布函数🦜_😛🐿。其中μ为均数*-🙄，σ为标准差😻🦋——🤠🀄。μ决定了正态分布的位置*🥏_🌖🐭，与μ越近🤥😮——🤗，被取到的概率就越大🎋☄️|😓🎖，反之越小🐚🌺——_🤭。σ描述的是正态分布的离散程度😔_——🐫🐟，σ越等我继续说😵|🐜。
正态分布密度函数公式🦛——🦖：f(x)=exp{-(x-μ)²/2σ²}/[√(2π)σ]🦠*——😗⛳。计算时🎁🐞——🦗😂，先算出平均值和标准差μ🦧🎊|🐬*、σ🤭-——🤪🦜，代入正态分布密度函数表达式🪢🐇__😃🦗，给定x值🦃||🐩🧨，即可算出f值😦🕸——🎐。相关介绍👽😔-🥎：正态分布（Normal distribution）🐘🐫————🐑，也称“常态分布”☀️_|🐑，又名高斯分布（Gaussian distribution）🐗|😟🦟，是一个非常重要的概说完了🐳_*。
两个独立的正态分布相减公式是D(X+Y)=DX+DY;D(X-Y)=DX+DY🌳__🐏。两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布（可通过求两个正态分布的函数的分布证明）🐚——|🦇🌤，此结论可推广到n个正态分布🤑🛷_🦥🌪。例如*🐍-_🤨♥：设两个变量分别为X🤬-🦋，Y🐜🐚__💥🧵，那么E（X+Y）EX+EY;E(X-Y)=EX-EY🌖🌕-🦁。D(X+Y)=DX+DY;D(X-Y)=DX+DY好了吧🐁|🏏🦚！
1. 加法🤭|-☘🪡：如果有两个正态分布X和Y🌛——|🌚，其均值分别为μ₁和μ₂😕🌹——_🐒，方差分别为σ₁²和σ₂²🐝🌷_*🌒。则X+Y的分布为正态分布🦈——🦟😒，其均值为μ = μ₁ + μ₂🌹|😥，方差为σ² = σ₁² + σ₂²🎗--🌺。换句话说💐——🤔🐳，两个正态分布的和仍后面会介绍🪀🤪||🐌*。
正态分布计算?？
方法一😸🦈--🌞🦏：（50,100）分别是（μ🙂🐋_🦒🦣，σ²）的意思🦙_🥀，μ=50是均值🐖-🐔🀄，σ²=100是方差🕊😁——🐌🪄。根据公式🌾_-🦆：P（X≤40）P（X-μ/σ≤40-μ/σ）P（X-μ/σ≤-1）可以查正态分布表可以求得结果是0.1587 方法二🤣_🐂：P（σ）P(u-σ<X≤u+σ)=0.6826😸🌕——|😐，P(X≤40)=½［1-P(50-10<X希望你能满意🐓——🎀。
正态分布概率计算公式🍃-——🎳：F(x)=Φ［（x-μ）／σ］🐞🍁——-🐐，正态分布也称“常态分布”🎍⚡️|😻🌻，又名高斯分布🎀|🌷，正态曲线呈钟型🐃🏉-_🦢，两头低*_|🐽⛳，中间高🐆😤_🐀，左右对称因其曲线呈钟形🐃🥎-🐚，因此人们又经常称之为钟形曲线😓|🦓。若随机变量X服从一个数学期望为μ🐉😮-🔮、方差为σ＾2的正态分布😬😤——🥎，记为N(μ😊🦠——🐷🎈，σ＾2)🐅*_🏉*。其概率密度函数为正态后面会介绍🧿_🐈⬛🦌。
怎么求出正态分布φ?？
第一步🌜|😪：首先😀——🧿🐁，要了解标准正态分布的公式（如图）🐱😟|🐳。第二步🌵||🧧：看标准正态分布表⛅️🌺|🦆，主要是看x的值（如图）🦃🎽|_🐏😝。第三步☹️_|🍀😰：下面以示例介绍🐀|🦋🌿：假设X=1.15🥎__🤩，首先在左边一列找到1.1（如图）🪀🏒|🪲。第四步🦋_🐍：然后在上面一行找到0.05（如图）🥍🐭-🌷☹️。第五步😃——🐹🐐：然后找到1.1和0.05对应的那个值💥🐐|🦟🌴，也就是0.8749（如图）😏🐭——🤔。第是什么🦧-|🦔🐂。
正态分布转化为标准正态分布的公式是F(x)=Φ[(x-μ)/σ]🛷🌏|-*。正态分布介绍🎰|-🎳：正态分布（Normal distribution）🦧——|🥊💥，也称“常态分布”👹_🦒，又名高斯分布（Gaussian distribution）🌒🤨|🦙🐚，最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）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等我继续说🦭||😙🐒。.
正态分布σ怎么求?？
σ=√{Σ(i🐲_-🎇🌜：1→n)(xi-E)2/n}😄🎿_😕🐦。正态分布🦘_🪆🐡，也称“常态分布”🏈🌑——-🐈⬛🎽，又名高斯分布🐷🐗|——♠，最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到✨--🐳🎍。求正态分布中的σ公式🌿😏-|🌾：σ=√{Σ(i🦖-——🦌🎎：1→n)(xi-E)2/n}🧐⛳——_🦤。其中Σ表示对所有数据点求和🌗_😱🤿；xi代表每个数据点🐃*-🐫🐐；n代表样本数据点的总数😞🤿——|*。
1. 集中性😛😑|——⚡️🌘：正态分布曲线在均值μ处达到最高点🕸|——🐂，表明数据集中在均值周围🏆——*。2. 对称性🙀|🎍🌼：曲线以均值为中心🥀🐡-🤧，呈现左右对称🤖-——🐸🦣，且曲线不会与x轴相交☘️|🌙。3. 均匀变动性🌨🌕__🙊：从均值开始😊——🌍，曲线向两侧均匀下降🐲-——🐍，表示各区间内数据的概率相同🤤😚-🎫🪁。4. 正态分布由两个参数定义🐉_🧶😖：均值μ和标准差σ🌷_🐦，通常表示为N(μ,σ)💮💐|🦏🍃。5是什么🕸——🐌🐃。