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    標準正態分布的方差為

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    標準正態分布的方差為

    標準正態分布的方差為0,標準正態分布是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值μ=0,即曲線圖象對稱軸為Y軸,標準差σ=1條件下的正態分布,記為N(0,1)。在實際應用上,常考慮一組數據具有近似于正態分布的概率分布。若其假設正確,則約68.3%數值分布在距離平均值有1個標準差之內的范圍,約95.4%數值分布在距離平均值有2個標準差之內的范圍,以及約99.7%數值分布在距離平均值有3個標準差之內的范圍。稱為“68-95-99.7法則”或“經驗法則”。
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    導讀標準正態分布的方差為0,標準正態分布是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值μ=0,即曲線圖象對稱軸為Y軸,標準差σ=1條件下的正態分布,記為N(0,1)。在實際應用上,常考慮一組數據具有近似于正態分布的概率分布。若其假設正確,則約68.3%數值分布在距離平均值有1個標準差之內的范圍,約95.4%數值分布在距離平均值有2個標準差之內的范圍,以及約99.7%數值分布在距離平均值有3個標準差之內的范圍。稱為“68-95-99.7法則”或“經驗法則”。

    標準正態分布的方差為0,標準正態分布是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值μ=0,即曲線圖象對稱軸為Y軸,標準差σ=1條件下的正態分布,記為N(0,1)。

    在實際應用上,常考慮一組數據具有近似于正態分布的概率分布。若其假設正確,則約68.3%數值分布在距離平均值有1個標準差之內的范圍,約95.4%數值分布在距離平均值有2個標準差之內的范圍,以及約99.7%數值分布在距離平均值有3個標準差之內的范圍。稱為“68-95-99.7法則”或“經驗法則”。

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    標準正態分布的方差為

    標準正態分布的方差為0,標準正態分布是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布,在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值μ=0,即曲線圖象對稱軸為Y軸,標準差σ=1條件下的正態分布,記為N(0,1)。在實際應用上,常考慮一組數據具有近似于正態分布的概率分布。若其假設正確,則約68.3%數值分布在距離平均值有1個標準差之內的范圍,約95.4%數值分布在距離平均值有2個標準差之內的范圍,以及約99.7%數值分布在距離平均值有3個標準差之內的范圍。稱為“68-95-99.7法則”或“經驗法則”。
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