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python正態(tài)分布隨機(jī)數(shù) 正態(tài)分布各符號(hào)是什么意思?

正態(tài)分布各符號(hào)是什么意思?第一個(gè)參數(shù)μ是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的平均值,第二個(gè)參數(shù)σ^2是隨機(jī)變量的方差,因此正態(tài)分布記錄為n(μ,σ2)。μ是正態(tài)分布的位置參數(shù),描述正態(tài)分布的集中趨勢位置。概率法則

正態(tài)分布各符號(hào)是什么意思?

第一個(gè)參數(shù)μ是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的平均值,第二個(gè)參數(shù)σ^2是隨機(jī)變量的方差,因此正態(tài)分布記錄為n(μ,σ2)。

μ是正態(tài)分布的位置參數(shù),描述正態(tài)分布的集中趨勢位置。概率法則是取接近μ的值的概率較高,而取遠(yuǎn)離μ的值的概率較低。正態(tài)分布以x=μ為對稱軸,完全對稱。正態(tài)分布的期望值、均值、中位數(shù)和模式是相同的,它們等于μ。

σ描述正態(tài)分布數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布離散度。σ越大,數(shù)據(jù)分布越分散。σ越小,數(shù)據(jù)分布越集中。又稱正態(tài)分布的形狀參數(shù)。σ越大,曲線越平坦。反之,σ越小,曲線越細(xì)。