两个正态分布相加的方差
刘耀文的大沙雕
钟意阿满
概率论两个不独立的正太分布相加后方差怎么算
1、由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
2、为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
3、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。
4、μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
回答于 2022-08-07
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正态分布情况下的方差怎么求
在X~N(μ,σ2)∑xi2⦁pi-μ2(上述所有2都是平方的意思)除此之外,对于二项分布的数据来说还有一种求出Var的方法前提是:X~B(n,p),np>5,nq>5(参见S1书上的推理过程)则有E(X)=npVar(X)=npq=np(1-p)。
裘芙伊溪
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正态分布的方差怎么求？
在X~N（μ，σ2），∑xi2⦁pi-μ2，除此之外，对于二项分布的数据来说还有一种求出Var的方法。X~B（n，p）np>5nq>5则有E（X）=npVar（X）=npq=np（1-p）正态曲线呈钟型两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。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。
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抱起亚轩找小葵
····两个随机变量服从同一 标准正态分布 求相加的分布
如果不独立，根号下还要加上一个2ρσx*σy。ρ为x，y相关性系数。
因为正态分布知道了EX和DX就可以知道概率密度函数，那么求EX DX就是突破口。
设两个变量分别为X,Y，那么E（X+Y）=EX+EY;E(X-Y)=EX-EY。
D(X+Y)=DX+DY;D(X-Y)=DX+DY。
D（X-Y）=D{ X+（-1）* Y } = D（X）+ （-1）^2*D ( Y )=D（X）+ D ( Y )。
说明：由于X，Y相互独立，所以交叉项目COV（X，Y）=0。
扩展资料：
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）
参考资料来源：百度百科-正态分布。
大圣杰锅是
两个不独立的正态分布相加结果还是正态分布吗
首先声明，标准分布就一种，服从N（0，1）。
两个都服从正太分布的变量，例如X服从N(a,b),。
Y服从N(c,d),则X+Y服从N（a+c，b+d）；
X-Y服从N（a-c，b+d）。即两变量相加减时，期望相应加减，方差始终是相加。
小韩在追星
正态分布相加减规则是什么？
那是当然了，即便2个独立的正态分布相加，结果也还是正态分布。
只不过，他们的均值是μ1+μ2，方差变成了 （σ1）^2+（σ2）^2+2*σ1,2。
σ1,2表示协方差
小韩在追星
概率中两个变量相加怎样求平均和方差.谢谢
正态分布相加减规则：两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布，此结论可推广到n个正态分布。因此，只需求X-3Y的期望方差就可知道具体服从什么正态分布了。
只有相互独立的正态分布加减之后，才是正态分布。如果两个相互独立的正态分布X~N(u1,m)，Y~N(u2，n)，那么Z=X±Y仍然服从正太分布，Z~N(u1±u2，m+n)。
图形特征
集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。
对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。
均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。
曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。