得到参数服从正态分布后可以用哪些方法求显著性差异-搜答案-百度作业网

在X与Y相互独立的条件下才可以说X-2Y也服从正态分布.其参数为（独立条件下）均值E（X-2Y）=EX-2EY=0方差D（X-2Y）=DX+4DY=10,即X-2Y服从N（0,10）

随机变量X的概率密度函数为：{[1/sqrt(2pi)δ]}*exp[-(x-u)^2/(2*δ^2)]被称之为标准正态分布.

使用=NORMINV(RAND(),均值,标准差）,就可以产生正态随机数据了.

Z的分布叫做瑞利（Rayleigh）分布,具体求法：f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有：F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

这个不需要证明对任意的随机变量的分布经过标准化处理后都服从标准正态分布

其实用SPSS分析时,要分析数据是否服从正态分布一般可以万采取下列几种做法1、K-S检测,在explore中会有这一选项,在非参数检验中也有,它会给出一个sig,你通过看这个数就可以判断数据是否服从正

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能（相对于其

你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算

用boost的random库方便生成,以下是2个测试,分别生成50个数：//μ=30,δ^2=430.8430.0026.6127.4931.2729.7427.9929.8129.7333.2932

x服从正态分布,0.9332,不好意思我不会打那些公式,这是《概率论与数理统计》中的内容,公式请查书本样本均值3,样本方差3.4,标准差是3.4开根号

D(x1)=3D(x2)=22D(x3)=3D(Y)=D(x1)+4D(x2)+9D(x3)=3+88+27=118如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.

H0:价值差额服从正态分布;H1:价值差额不服从正态分布由于正态分布的两个参数μ和б未知,所以首先根据样本数据给出估计.由样本数据算出μ=(2.4995*3+7.4995*27+……42.4995*2

是不是q-function?

正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）,是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力.若随机

1.累加之后不会改变X1+X2+X3+X4+...+Xn服从正态分布期望和方差服从累加(线性)的计算方法,总期望=期望之和,总方差=方差之和e^a.e^b=e^(a+b)2.log(X1*X2*X3*

就是满足正态分布的性质.

kolmogrovsmirnov检验就是一种拟合优度检验,不知道你的检验模型是什么再问：就是用的ks检验，只是分析出来我不懂怎么看这些参数来判断是否服从正态

正态分布加一个常数,还是符合正态分布,只是期望值加上了这个常数N(0,σ²)+C~N(C,σ²)一个随机变量符合正态分布,我们可以画出其函数图像让其每个数都加上一个常数,只会让函数

当然也可用辅助函数法(二重积分换元)直接得出倒数第三行的公式.