定義 正態分布的期望和方差 期望 \[EX = \mu \] 證明 設隨機變量 \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\), 求 \(EX\). 解 \[EX = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx ...

寫在前面： 　　高考復習筆記 目錄 定義 歷史 分類 一維正態分布 二維正態分布 標准正態分布 ...

學習備忘內容來自：普通正態分布如何轉換到標准正態分布 一般用N（μ，σ2）表示均數為μ，方差為σ2的正態分布。 如何判斷一組數據是否符合正態分布 3.幾個應用的例子 3.1 假設公共汽車門的高度按成年男性碰頭機會 ...

摘要：程序員眼中的統計學系列是作者和團隊共同學習筆記的整理。首先提到統計學，很多人認為是經濟學或者數學的專利，與計算機並沒有交集。誠然在傳統學科中，其在以上學科發揮作用很大。然而隨着科學技 ...

在證明高斯-馬爾科夫隨機過程的性質的過程中，遇到了多元正態分布的條件分布的證明，百度發現條件分布的很多證明方法寫的極其麻煩，所以自己寫了一個。 實際上多元隨機變量的公式證明一般用矩陣的方法處理，這里就是采用這種方法，處理的結果非常好，證明過程很簡潔，給大家推薦。 推導的過程中，公式有可能有輸錯 ...

(uv)' = [(u+△u)(v+△v) - uv] /△x = (v△u+u△v +△u△v)/△x = v(△u/△x) + u(△v/△x) +(△u△v)/△x =u'v+uv' ...

正態分布和標准正態分布的聯系及區別 一、總結 一句話總結： 標准正態分布是正態分布的一種，平均數為0，標准差為1。 二、正態分布和標准正態分布的聯系及區別 轉自或參考：正態分布和標准正態分布的聯系及區別？https://zhidao.baidu.com/question ...

多元/多維高斯/正態分布概率密度函數推導 (Derivation of the Multivariate/Multidimensional Normal/Gaussian Density) 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji ...