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正态分布公式怎么看方差(正态分布的期望和方差公式推导)

正态分布公式怎么看方差(正态分布的期望和方差公式推导)

更新时间:2024-12-09 07:35:50

正态分布公式怎么看方差

正态分布概率密度函数是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)]dx=(√2π)t(*)

积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域。

(1)求均值

对(*)式两边对u求导:

∫{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0

约去常数,再两边同乘以1/(√2π)t得:

∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*(u-x)dx=0

把(u-x)拆开,再移项:

∫x*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=u*∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx

也就是

∫x*f(x)dx=u*1=u

这样就正好凑出了均值的定义式,证明了均值就是u。

(2)方差

过程和求均值是差不多的,我就稍微略写一点了。

对(*)式两边对t求导:

∫[(x-u)^2/t^3]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=√2π

移项:

∫[(x-u)^2]*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=t^2

也就是

∫(x-u)^2*f(x)dx=t^2

正好凑出了方差的定义式,从而结论得证。

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