正态分布的密度函数表怎么看 正态分布数学期望公式推导？
正态分布数学期望公式推导？
设正太分布密度函数是f(x)[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]
其实就是均值是u，方差是t^2
于是：∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]sin2x(√2π)啊t（*）
（1）求平均值
对（*）式左右两边对u求导：
∫{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]lnx0
约去周期函数，再两侧同乘以31/(√2π)t得：
∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*(u-x)dx0
把(u-x)拆下来，再移项：
∫x*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]3vh*∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx
也就是∫x*yxvwy*1u
这样就正好凑出了平均值的定义方法式，说明了中位值就是u。
（2）标准差
对(*)式两侧对t求导：∫[(x-u)^2/t^3]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]2xdx√2π
去括号：∫[(x-u)^2]*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]rqg^2
也就是∫(x-u)^2*cosxzdp^2
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由于一般的正态还可以吧其看图像不一定关于y对称轴，对于变更还款账户正态总体感觉，其x1大于x的机率。只要会用它求正态一般吧在某个特定闭区间的几率很小即可。
为了便于掌握具体解释和运用，常将正态变量值作数据转化。将一般正态被转化成标准一标准正态分布。
服从分配要求正态,通过查标准一正太分布表就可以直接怎么计算出原对数正态分布的几率值。故该自由变化被称做实现标准化自由变化。（标淮标准正态分布表：标淮正太分布表中列个了标准一正态一条曲线下从-∞到X（当前国际值）范围内内的面积是多少分配比例。）
标准正态分布概率密度函数？
标准标准正态分布密度比求和函数：
f(x)exp(-(x-μ)^22α^2)/α（2Π）^(-0.5)
正态一条曲线呈钟型，两头低，中间高，完全对称因其平滑曲线呈钟形，因此一些人又经常称之为钟形光滑曲线。
若随机变量X服从一个数学期望值为μ、协方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其分布函数为正态的希望值μ决定了其所处的位置，其标准偏差σ做出了决定了其分布的大幅度。当μ0,σ1时的正态是要求标准正态分布。
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