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N(0,1)是标准正态分布。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)。
标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。
扩展资料：
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。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）
正态曲线下，横轴区间（μ-σ,μ+σ）内的面积为68.268949%。
P{|X-μ|<σ}=2Φ（1）-1=0.6826
横轴区间（μ-1.96σ,μ+1.96σ）内的面积为95.449974%。
P{|X-μ|<2σ}=2Φ（2）-1=0.9544
横轴区间（μ-2.58σ,μ+2.58σ）内的面积为99.730020%。
P{|X-μ|<3σ}=2Φ（3）-1=0.9974
由于“小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。
由此可见X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ,μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。
参考资料来源：百度百科——标准正态分布
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正态分布期望公式怎么推导？
正态分布的期望求法为E（X）=X1*p（X1）+X2*p（X2）+…+Xn*p（Xn）。正态分布也称常态分布，又名高斯分布最早由棣莫弗，在求二项分布的渐近公式中得到。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。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。2023-11-27 14:15:491
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正态分布中的参数μ怎么在excel中求
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正态分布μ和σ代表什么
正态分布μ和σ分别代表数学期望和标准差。正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布。若随机变量X服从一个数学期望为μ、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。当μ=0，σ=1时的正态分布是标准正态分布。2023-11-27 14:16:263
正态分布曲线中μ和σ2代表什么？请通俗解释，谢谢。
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。2023-11-27 14:17:064
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【答案】：偶极矩CO2＜SO2，CO2是sp杂化，分子为直线形，构型对称，为非极性分子，偶极矩值为0。而SO2是sp2杂化，分子为V形，构型不对称，SO2为极性分子，因此偶极矩值是SO2＞CO2。$偶极矩CCl4=CH4，CCl4和CH4都是等性sp3杂化，分子都是正四面体形，构型对称，均为非极性分子，偶极矩值都为0。$偶极矩PH3＜NH3，PH3和NH3都是sp3不等性杂化，都有1对孤电子对，分子都是三角锥形，但N的电负性大于P，增大了N-H成键电子对之间的斥力，使其键角增大，造成的NH3偶极矩大于PH3。$偶极矩BF3＜NF3，BF3是sp2性杂化，分子平面三角形，空间构型对称，非极性分子，所以BF3的偶极矩为0。而NF3是sp3不等性杂化，分子为三角锥形，极性分子，因此NF3的偶极矩大于BF3。2023-11-27 14:17:321
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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。2023-11-27 14:17:461
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μ0的值是什么啊？
μ0的值是真空磁导率--有量纲的常量。μ0中的 4π是为了使常用的电磁学公式的计算得到简化（所以SI制的电磁学部分叫做MKSA有理制），其中的则是为了使电流强度的单位安培（基本单位）接近于实际使用的大小。μ0的量纲为[LMT-2I-2]。相关简介：真空磁导率真空介磁常数是真空磁导率（不过现在已经没有这个说法了....只叫真空磁导率）真空磁导率（permeability of vacuum）真空介电常数英文名称：permittivity of vacuum。说明：又称绝对介电常数。符号为εo。等于8.854187817…×10-12法/米。它是导自真空磁导率和光在真空中速度的一个无误差常量。2023-11-27 14:30:301
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是假设样本的μ0=总体均值μ然后检验这个统计量，如果发现μ0这个样本均值x拔代入检验统计量表达式中，是落在了正态分布的两边，就拒绝原假设。落在中间的话，说明“大多数情况”μ0=μ，那就接受假设2023-11-27 14:33:122
若假设形式为H0:μ=μ0，H1:μ≠μ0，当随机抽取一个样本，其均值μ=μ0，则()。
【答案】：A由已知，X=μ0不可能落入拒绝区域，故没有充分理由拒绝H0。2023-11-27 14:33:191
若假设形式为H0：μ=μ0，H1：μ≠μ0，当随机抽取一个样本，其均值μ=μ0，则（ ）。
【答案】：A2023-11-27 14:33:251
正态分布的μ和σ是什么意思？
在正态分布中，μ（读作"mu"）和σ（读作"sigma"）是两个重要的参数，表示了该分布的位置和形状。1. μ（均值）：μ是正态分布的均值，也是分布的中心点。它代表着整个分布的平均值。在标准正态分布（均值为0，标准差为1）中，μ为0表示分布的中心在坐标原点。正态分布的μ值可以是任意实数，表示分布的中心位置。2. σ（标准差）：σ是正态分布的标准差，表示了数据离散程度的度量。标准差越大，数据点相对于均值的分散程度就越大。标准差为0时，表示所有数据点都与均值重合，分布是一个点。标准差越小，代表分布越集中，数据点离均值越近。通过μ和σ，我们可以得到正态分布的概率密度函数。正态分布的形状由μ决定，而σ则决定了分布的宽度。例如，标准差较大的正态分布将会更加扁平和宽阔，而标准差较小的正态分布则更加陡峭和狭窄。正态分布是统计学中非常重要的概率分布，由于其特殊的形状和性质，在许多实际问题中具有广泛的应用。通过μ和σ对正态分布进行调整，我们可以精确地描述和预测随机变量的分布情况，从而帮助解决实际问题。2023-11-27 14:33:501
设实数x，y满足x?y?2≤0x+2y?5≥0y?2≤0，则μ＝x2+y2xy的取值范围是______
解：由约束条件 x?y?2≤0x+2y?5≥0y?2≤0得如图所示的阴影区域，由图可知，yx的取值范围为[13，2]当yx=1时，μ取最小值2，当yx=13时，μ取最大值103故μ＝x2+y2xy=yx+xy的取值范围是[2，103]，故答案为：[2，103]．2023-11-27 14:34:021
ξ~N(μ,τ^2)且4x^2-4x+ξ=0有实根的概率为1/2,求μ的值
(-4)^2-4*4*ξ=16-16ξ>=0ξ<=1N(1,τ^2)=0.5μ=12023-11-27 14:34:152
设随机变量X~N（μ,σ^2）,且二次方程y^2+4y+X=0无实根的概率为1/2,则μ的值是?
P{16-4X4}=1/2 μ=42023-11-27 14:34:221
设随机变量X~N（μ,σ^2）,且二次方程y^2+4y+X=0无实根的概率为1/2,则μ的值是?
b^2-4ac=16-4x<0得x>4P(x>4)=1/2根据正态分布的正态曲线可知曲线关于x=μ对称所以μ=42023-11-27 14:34:312
cos0°的值是多少
sin0°＝0,sin90°＝1,sin180°＝0,sin270°＝_1,sin360°＝0；cos0°＝1,cos90°＝0,cos180°＝_1,cos270°＝0,cos360°＝1；tan0°＝0,tan90°不存在,tan180°＝0,tan270°不存在,tan360°＝0三角函数是数学中属于初等函数中的超越函数的一类函数。它们的本质是任何角的集合与一个比值的集合的变量之间的映射。通常的三角函数是在平面直角坐标系中定义的。其定义域为整个实数域。三角函数看似很多，很复杂，但只要掌握了三角函磨孙数的本质及内部规律就会发现三角函数各个公式之间有强大的联系。而掌握三角函数的内部规律及本质也是学好三角函数的关键所在。三角函数的诱导公式（六公式）公式一：设α为任意角，终念销边相同的角的仔游游同一三角函数的值相等:sin(αk*2π)=sinα（k为整数）cos(αk*2π)=cosα（k为整数）tan(αk*2π)=tanα（k为整数）公式二设α为任意角，πα的三角函数值与α的三角函数值之间的关系:sin[(2k1)πα]=-sinαcos[(2k1)πα]=-cosαtan[(2k1)πα]=tanαcot[(2k1)πα]=cotα公式三任意角α与-α的三角函数值之间的关系:sin(2k-α)=-sinαcos(2k-α)=cosαtan(2k-α)=-tanαcot(2k-α)=-cotα公式四利用公式二和公式三可以得到π-α与α的三角函数值之间的关系:sin[(2k1)π-α]=sinαcos[(2k1)π-α]=-cosαtan[(2k1)π-α]=-tanαcot[(2k1)π-α]=-cotα公式五:利用公式一和公式三可以得到2π-α与α的三角函数值之间的关系:sin(2kπ-α)=-sinαcos(2kπ-α)=cosαtan(2kπ-α)=-tanαcot(2kπ-α)=-cotα公式六:π/2±α与α的三角函数值之间的关系:sin(π/2α)=cosαcos(π/2α)=-sinαtan(π/2α)=-cotαcot(π/2α)=-tanαsin(π/2-α)=cosαcos(π/2-α)=sinαtan(π/2-α)=cotαcot(π/2-α)=tanα诱导公式记背诀窍：奇变偶不变，符号看象限。2023-11-27 14:34:371
正态分布中u为什么等于x-μ/σ，标准差为什么等于1
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）。正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），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)。2023-11-27 14:34:461
0的绝对值是多少
0有绝对值，0的绝对值为0。绝对值是指一个数在数轴上所对应点到原点的距离，用“| |”来表示。|b-a|或|a-b|表示数轴上表示a的点和表示b的点的距离。用“| |”来表示。|b-a|或|a-b|表示数轴上表示a的点和表示b的点的距离。实数的绝对值的泛化发生在各种各样的数学设置中，例如复数、四元数、有序环、字段和向量空间定义绝对值。绝对值与各种数学和物理环境中的大小，距离和范数的概念密切相关。绝对值化简：1、判断“| |”里的正负。2、去绝保号。3、去括号合并同类项。绝对值化简，我们必须要搞清楚| |里的正负，只不过数字变成数轴上点的位置而已，那我们要掌握——如何根据数轴点位置来判断代数式的正负即可。2023-11-27 14:34:551