期望，方差，標准差，正態分布

今天下班在單位看的，所以沒做筆記

離散型的隨機變量，和連續型隨機變量，

主要需要關注離散型的隨機變量。

　　概率的求法，性質，

　　期望，方差，標准差，正態分布

　　期望：反應隨機變量平均取值的大小。，大數定律規定，隨着重復次數接近無窮大，數值的算術平均值幾乎肯定地收斂於期望值。 

　　方差：用來度量隨機變量和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數，方差刻畫了隨機變量的取值對於其數學期望的離散程度。（標准差、方差越大，離散程度越大）

　　　　　　

　　　　　　  

為總體方差，

   

為變量，

 

為總體均值，

 

為總體例數。

　　正態分布：若 隨機變量X服從一個 數學期望為μ、 方差為σ^2的正態分布，記為N(μ，σ^2)。其 概率密度函數為正態分布的 期望值μ決定了其位置，其 標准差σ決定了分布的幅度。

　　　　　　    當μ = 0,σ = 1時的正態分布是 標准正態分布。

　　　　　　           σ為平方差，μ為期望