变量u服从均值为[3，5]，方差为[0.05，0.3]de lognormal分布，那么他服从均值、方差分别为多少的正态分布

根据对数正态分布与正态分布的关系，我们知道对数正态分布的均值和方差可以通过以下公式计算得到正态分布的均值和方差：

正态分布的均值 μ = e^（μ' + σ'^2/2）

正态分布的方差 σ^2 = (e^σ'^2 - 1) * e^(2μ' + σ'^2)

其中，μ' 和 σ'^2 分别是对数正态分布的均值和方差。

对于给定的均值 [3, 5] 和方差 [0.05, 0.3]，我们可以计算出正态分布的均值和方差如下：

对数正态分布的均值 μ' = ln(均值) = [ln(3), ln(5)] = [1.0986, 1.6094]

对数正态分布的方差 σ'^2 = ln(1 + 方差 / 均值^2) = [ln(1 + 0.05/3^2), ln(1 + 0.3/5^2)] = [0.0052, 0.0655]

正态分布的均值 μ = e^(μ' + σ'^2/2) = [e^(1.0986 + 0.0052/2), e^(1.6094 + 0.0655/2)] = [3.0029, 5.1378]

正态分布的方差 σ^2 = (e^σ'^2 - 1) * e^(2μ' + σ'^2) = [(e^0.0052 - 1) * e^(2*1.0986 + 0.0052), (e^0.0655 - 1) * e^(2*1.6094 + 0.0655)] = [0.0052, 0.3083]

因此，变量 u 服从均值为 [3.0029, 5.1378]，方差为 [0.0052, 0.3083] 的正态分布。

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变量u服从均值为[3，5]，方差为[0.05，0.3]的 lognormal分布，帮我写段python代码表示出他服从的正态分布的值

当给定均值为mu和方差为sigma^2的正态分布时，我们可以使用`numpy`库的`random`模块来生成服从该分布的随机数。下面是用Python代码表示变量u服从均值为[3, 5]，方差为[0.05, 0.3]的对数正态分布，并生成相应的正态分布的随机数的示例：

import numpy as np

# 对数正态分布的参数
log_mu = [np.log((3**2) / np.sqrt(3**2 + 0.05)), np.log((5**2) / np.sqrt(5**2 + 0.3))]
log_sigma = [np.log(1 + (0.05 / (3**2))), np.log(1 + (0.3 / (5**2)))]

# 生成正态分布的随机数
normal_samples = np.random.lognormal(log_mu, np.sqrt(log_sigma), size=1000)

print(normal_samples)

这段代码将生成一个包含1000个随机数的正态分布样本，其均值和方差符合给定的要求。你可以根据需要调整`size`参数来生成不同数量的样本。