7.5 正态分布:修订间差异

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==知识要点==
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$f(x)=\dfrac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}},x\in R$,其中$\mu\in R,\sigma>0$为参数.
我们称$f(x)$为正态密度函数,称它的图象为正态密度曲线,简称正态曲线. 若随机变量$X$的概率分布密度函数为$f(x)$,则称随机变量$X$服从正态分布,记为$X\sim N(\mu,\sigma^2)$. 特别地,当$\mu=0,\sigma=1$时,称随机变量$X$服从标准正态分布.
==例题==
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==练习==
==练习==
==习题7.5==
==习题7.5==
[[category:第七章 随机变量及其分布]]

2024年7月29日 (一) 09:25的最新版本

知识要点

$f(x)=\dfrac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}},x\in R$,其中$\mu\in R,\sigma>0$为参数.

我们称$f(x)$为正态密度函数,称它的图象为正态密度曲线,简称正态曲线. 若随机变量$X$的概率分布密度函数为$f(x)$,则称随机变量$X$服从正态分布,记为$X\sim N(\mu,\sigma^2)$. 特别地,当$\mu=0,\sigma=1$时,称随机变量$X$服从标准正态分布.

例题

练习

习题7.5