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二项分布的概率密度函数怎么求?
如下图，可以转化为标准正态分布计算，需要查表。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。
在X~N（μ，σ2），∑xi2pi-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。
分布函数F(x)完全决定了事件[a≤X≤b]的概率，或者说分布函数F(x)完整地描述了随机变量X的统计特性。
二项分布没有概率密度函数，因为连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。这里指的是一维连续随机变量。
组合。组合（combination），数学的重要概念之一。从n个不同元素中每次取出m个不同元素（0≤m≤n），不管其顺序合成一组，称为从n个元素中不重复地选取m个元素的一个组合。
标准正态分布size=5是什么意思
举个具体的例子，一个量X，是非标准正态分布，期望是10，方差是5^2（即X~N(订0，5^2)）；那么对于X的线性函数Y=(X-10)/5，Y就是服从标准正态分布的Y~N(0，1)。
标准正态分布表则是看其分布函数Φ（u）中的u值。
；标准正态分布的分布函数是单调递增的，即随着x的增大，Φ(x)也会增大；可以通过标准正态分布表获得Φ(x)对应的近似值。表中给出了一系列标准正态分布的分布函数值。
xy分别服从高斯分布其独立嘛
但当随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布时，若X与Y不相关， 即相关系数ρ=0， 可以得到联合分布密度函数是两个边缘密度函数的乘积，所以X与Y独立。简单地说，随机变量X，Y不相关不能保证X，Y相互独立，反之则可以。
P=0和XY相互独立互为充要条件的前提是xy服从而为二维正态分布，由xy分别为正态分布，p=0不能推出xy独立，所以不能推出xy服从二维正态分布。
是的，只有它等于零才可以判定xy独立。因为这里用到了二维正态分布的一个性质，如果XY符合二维正态分布，则U等于aX加bY，V等于cX加dY也一定符合二维正态分布，只要相关的系数行列式不为0。
不一定的，但是如果X和Y独立，X+Y就服从正态分布，其均值是X和Y均值的和，方差的平方是两个方差平方的和。
可以独立，也可以不独立。只有这个条件，判断不出来。
比如：X、Y都是服从正态分布函数的随机变量。又如：X、Y都是服从双参数威布尔分布的随机变量，等等。
什么是标准正态分布曲线?
标准正态分布又称为u分布normaldistribution，是以0为均数、以1为标准差normaldistribution的正态分布，记为N（0，1）。标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-96～+96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-58～+58范围内曲线下面积为0.9900。
标准正态分布又称为u分布，是以0为 均数、以1为 标准差的正态分布，记为N(0，1)。
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)。
正态分布由其两个特性平均值、变异完全决定，记作：其中为均值，（读sigma）为标准差，代表变异的大小。以下有四个不同的正态分布曲线，帮助您理解和：正态分布的概率密度函数为：该函数的曲线就是上面的钟形曲线。
标准正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
标准正态分布是指具有均值为0、标准差为1的正态分布。其概率密度函数为：f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2)其中，x表示随机变量的取值，e是自然对数的底，π是圆周率。
显著性水平为0.05的临界值
本表中，如果显著性水平a=0.05，则1-a=0.95，由于Z分布是对称图形，用0.95/2=0.475，到表中找0.475，可以看到表的行和列值是96，即为Z在0.05显著性水平上的临界值。
这个是一个临界值，而且是双侧检验，所以就除以二，表示在显著性水平为0.05，自由度为v的t分布下的临界值，你只要将你计算得到的t值与这个临界值比较，如果大于临界值，就拒绝原假设，小于临界值就接受原假设。
.05显著性水平下t值是一个临界值。在显著性水平为0.05的情况下，自由度为v的t分布下的临界值，将计算得到的t值与这个临界值比较，大于临界值拒绝原假设，小于临界值接受原假设。
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