正态分布曲线中μ和σ2代表什么？请通俗解释，谢谢。
正态分布的定义是什么呢
正态分布的定义是什么呢
u：数学期望或均值，是最有可能出现的结果。
σ2：方差，数据的分散程度。
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。
μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
扩展资料：
正态分布曲线性质：
1、当x＜μ时，曲线上升；当x＞μ时，曲线下降。
当曲线向左右两边无限延伸时，以x轴为渐近线。
2、正态曲线关于直线x=μ对称。
3、σ越大，正态曲线越扁平；σ越小，正态曲线越尖陡。
4、在正态曲线下方和x轴上方范围内区域面积为1。
3σ原则：
P(μ-σ＜X≤μ-σ)=68.3%
P(μ-2σ＜X≤μ-2σ)=95.4%
P(μ-3σ＜X≤μ-3σ)=99.7%
参考资料来源：百度百科-正态分布
在正态分布曲线中，μ（读作mu）代表均值，σ^2（读作sigma的平方）代表方差。
均值（μ）表示数据的中心位置：在正态分布曲线中，均值是曲线的对称中心点，也是数据的平均值。它代表了数据整体的中心位置，可以理解为数据的“平均水平”。
方差（σ^2）表示数据的离散程度：在正态分布曲线中，方差决定了曲线的陡峭程度。方差越大，曲线越扁平，表示数据的离散程度越高；方差越小，曲线越陡峭，表示数据的离散程度越低。方差是数据偏离均值的平均平方距离，可以理解为数据的“离散程度”。
通过控制均值和方差，正态分布曲线可以具有不同的形状和特征。例如，当均值为0，方差为1时，正态分布曲线呈现标准正态分布，具有对称性；当均值不为0，方差不为1时，曲线会发生平移和拉伸，但整体形状仍然是钟形曲线。
通俗地说，均值和方差可以帮助我们理解数据的中心位置和离散程度。它们是统计学中一些重要的描述性统计量，用于分析和描述数据集的特征。
u: 数学期望或均值，是最有可能出现的结果。
sigma^2: 方差，数据的分散程度。
u：数学期望或均值，是最有可能出现的结果。
σ2：方差，数据的分散程度。
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。
μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
数据: x1,x2,.....,xn
μ=(x1+x2+...+xn)/n
σ^2 = [ (x1-μ)^2+(x2-μ)^2+....+(xn-μ)^2 ]/n
正态分布的分布曲线
正态分布由均值和变异度完全确定，用公式表示为：μ表示均值，σ表示标准差，它决定了分布的变异程度。四个不同形态的正态分布曲线可以帮助我们进一步理解这一概念。正态分布的概率密度函数呈现为钟形曲线，对其函数进行积分可以得到该分布的一些重要特性：- 约68.27%的数据落在距均值一个标准差的区间内...
概率统计中的正态分布的μ 怎么求
μ随机变量X服从正态分布，一般记作N（μ，σ方），其中μ为X的数学期望，σ为标准差，所以正态分布中的μ就是随机变量X的均值。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。由于...
正态分布资料当μ恒定时,σ越大
【答案】：B正态分布又名高斯分布，若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ的高斯分布，记为：则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。我们通常所说的标准正态分布是μ＝0，σ＝1的正态分布。
X~ N(μ,σ)什么意思?
具体来说，X～N(μ, σ²)中的μ是期望值，它告诉了我们随机变量最可能出现的数值，而σ²则是方差，其平方根σ代表了标准差，它是衡量数据分布离散程度的一个重要工具。在正态分布中，数据点倾向于聚集在均值附近，且分布是对称的，大约68%的数据位于均值的一个标准差范围内，95%的...
正态分布是怎样的分布?
正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
正态分布中p怎么求
若随机变量X遵循一个以μ为位置参数、以σ为尺度参数的正态分布，其概率密度函数为f(x)=1\/(2π)^(-1\/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]\/(2σ^2)}。正态分布函数的主要特征包括：1. 集中性：正态分布曲线在均值μ处达到最高点，表明数据集中在均值周围。2. 对称性：曲线以均值为中心，...
什么是正态分布?
如果x服从正态分布N，则x平方服从N（u,（σ^2）\/n）。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...
什么是正态分布?
1. 均值（Mean）：正态分布的均值表示分布的中心位置，通常用μ（mu）表示。正态分布的均值决定了分布的对称中心。2. 标准差（Standard Deviation）：正态分布的标准差表示分布的离散程度，通常用σ（sigma）表示。标准差越大，分布越分散；标准差越小，分布越集中。3. 正态曲线（Normal Curve）：正...
概率论,已知x密度函数表达式,并且x服从正态分布,怎样求μ和σ的值?
f(x) = {1\/[√(2π) .σ] } e^{ - (x-μ)^2\/[2σ^2] } X~N(μ,σ)\/ g(x) = ae^[-(x+1)^2]=>σ = √2\/2 1\/[√(2π) .σ] =a a= 1\/√π (2)μ= -1 σ =√2\/2
正态分布的μ和σ²怎么求?
化成标准正态分布 u=（x-μ）\/σ=（x-2）\/σ x≥1，x-2≥-1；u=（x-2）\/σ≥-1\/σ P（u≥-1\/σ）=5\/9=1-P（u≤-1\/σ）=1-Φ（-1\/σ）=1-（1-Φ（1\/σ））=Φ（1\/σ）1\/σ=0.14，σ=7.14
达荀洁丹：[答案] 在正态分布N(μ,σ^2)中,μ表示均值,就是钟形曲线的对称轴,σ^2为方差,σ为标准差 μ决定正态曲线的中心位置,标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度.σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平.
天河区18531019242： 正态分布中的σ指的是什么 ？
达荀洁丹： 正态分布是一种概率分布.正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,...
天河区18531019242： 正态分布的那三个常数是什么啊? - ？
达荀洁丹： 正态分布:若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为:则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. 正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ^2 ).
天河区18531019242： 谁能解释一下概率中的正态分布? - ？
达荀洁丹：[答案] 正态分布 一种概率分布.正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续 型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ).遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概...
天河区18531019242： 什么是正态分布? - ？
达荀洁丹： 正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小;
天河区18531019242： 正态分布的u和西格玛代表什么 - ？
达荀洁丹： 在正态分布(也称为高斯分布)中,μ(读作“mu”)和σ(读作“sigma”)分别代表均值和标准差.1. μ(均值):正态分布的均值μ代表整个分布的中心位置.它决定了正态分布曲线的位置在横轴上的哪个数值处.具体来说,此参数表示数据...
天河区18531019242： 高中数学 正态分布 - ？
达荀洁丹： 前者代表平均数.后者代表方差. 前者的数即为正态分布图的对称轴. 后者的数越大.正态分布图就会越平缓.数越小.图越高瘦.
天河区18531019242： 正态分布N(0.3,01^2)是什么意思? - ？
达荀洁丹： 你好!正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N(μ,σ2).楼上答案有误.如有疑问,请追问.
天河区18531019242： 然后什么是标准正态分布的密度函数和分 - ？
达荀洁丹： 第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散.正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点.它的形状是中间高两边低 ,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线.当μ=0,σ2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1).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.
天河区18531019242： 用什么描述正态分布计量资料的分布特征 - ？
达荀洁丹： 一 正态分布的概念1定义如果随机变量X的概率密度函数有如下形式:则称X服从参数为μ,σ2的正态分布.记作X~N(μ,σ2).当 时,正态分布称为标准正态分布,记为 ,它的密度函数用 表示,分布函数用 表示.2 正态分布的密度函数...
