期望，方差，标准差，正态分布

今天下班在单位看的，所以没做笔记

离散型的随机变量，和连续型随机变量，

主要需要关注离散型的随机变量。

　　概率的求法，性质，

　　期望，方差，标准差，正态分布

　　期望：反应随机变量平均取值的大小。，大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 

　　方差：用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）

　　　　　　

　　　　　　  

为总体方差，

   

为变量，

 

为总体均值，

 

为总体例数。

　　正态分布：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分布的 期望值μ决定了其位置，其 标准差σ决定了分布的幅度。

　　　　　　    当μ = 0,σ = 1时的正态分布是 标准正态分布。

　　　　　　           σ为平方差，μ为期望