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。
在正态分布中σ代表什么
在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴。3σ原则为数值分布在（μ-σ，μ+σ)中的概率为0.6826，数值分布在（μ-2σ，μ+2σ)中的概率为0.9544，数值分布在（μ-3σ，μ+3σ)中的概率为0.9974。
3σ准则的应用
3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值νi＞3σ，则该测量值为坏值，应剔除。通常等于±3σ。
一般地，如果对于任何实数a，b（a 正态分布三σ原则介绍如下： 在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴。3σ原则为数值分布在（μ-σ，μ+σ)中的概率为0.6826，数值分布在（μ-2σ，μ+2σ)中的概率为0.9544，数值分布在（μ-3σ，μ+3σ)中的概率为0.9974。 3σ准则的应用 3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值νi＞3σ，则该测量值为坏值，应剔除。通常等于±3σ。 一般地，如果对于任何实数a，b（a 含义： μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。 本词条的正态分布是一维正态分布，此外多维正态分布参见“二维正态分布”。 正态分布中的σ指的是方差，是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。 概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 正态分布的主要特征： 1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。 2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。 3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。 4、正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭；σ越大，曲线越扁平。 5、u变换：为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。 正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）。 μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。 σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。 扩展资料标准正态分布特点： 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。 在实际应用上，常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确，则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则” 参考资料： 以上就是关于正态分布μ和σ代表什么，在正态分布中σ代表什么的全部内容，以及正态分布μ和σ代表什么的相关内容,希望能够帮到您。 版权声明：本文来自用户投稿，不代表【易百科】立场，本平台所发表的文章、图片属于原权利人所有，因客观原因，或会存在不当使用的情况，非恶意侵犯原权利人相关权益，敬请相关权利人谅解并与我们联系（邮箱：350149276@qq.com）我们将及时处理，共同维护良好的网络创作环境。正态分布的三大原则是什么
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