期望值的计算： 公式为：Eξ = Σ xi * pi，其中 xi 是随机变量可能取的每个值，pi 是对应值出现的概率。 简单来说，就是将所有可能值与它们出现的概率相乘，然后求和。在正态分布中，期望值 μ 就是概率密度函数的对称轴，也是数据分布的中心点。方差的计算： 公式为：s2 = 1/n * Σ [2...
如何通过正态分布公式计算期望值和方差？
正态分布期望值和方差的计算方法如下：
期望值的计算： 公式为：Eξ = Σ xi * pi，其中 xi 是随机变量可能取的每个值，pi 是对应值出现的概率。 简单来说，就是将所有可能值与它们出现的概率相乘，然后求和。在正态分布中，期望值 μ 就是概率密度函数的对称轴，也是数据分布的中心点。
方差的计算： 公式为：s2 = 1/n * Σ [2]，其中 n 是样本数量， 代表每个数据点与期望值的差的平方。 所有这样的差平方值求和后再除以样本数量，即得到方差。方差衡量了数据点在期望值周围分布的紧密程度，方差越大，数据点越分散；方差越小，数据点越集中。
注意：在正态分布中，期望值 μ 和标准差 σ 是两个关键参数，它们共同决定了正态分布的形态和位置。而方差 s2 是标准差的平方，也是衡量数据变异程度的一个重要指标。
2025-04-14
