你画的正态函数的图像,我没看到?再发一次
时间: 2024-04-03 09:30:50 浏览: 19
非常抱歉,这里我再重新上传一下正态分布函数的图像,希望可以正常显示。
![正态分布函数图像](https://i.imgur.com/3pM4Yxh.png)
图中横轴表示随机变量x的取值,纵轴表示概率密度函数f(x)的取值。由于正态分布函数是对称的,因此图像呈现出一个钟形曲线的形状。钟形曲线的顶点对应着均值,曲线的宽度和幅度都由标准差决定。
相关问题
请问你是chatGPT吗?能否帮我写一个PHP的正态分布法函数给我?
我不是ChatGPT,但我可以回答你的问题。以下是一个PHP的正态分布函数的示例代码:
function normal_distribution($x, $mean, $std_dev) {
$factor = 1 / ($std_dev * sqrt(2 * M_PI));
$exponent = -1 * pow(($x - $mean), 2) / (2 * pow($std_dev, 2));
return $factor * exp($exponent);
}
其中,$x是要计算的值,$mean是正态分布的平均值,$std_dev是正态分布的标准差。
辛钦大数定律对正态分布函数序列适用吗?为什么?
辛钦大数定律对正态分布函数序列是适用的。
辛钦大数定律是指在独立同分布的随机变量序列中,样本均值会以概率1收敛于其数学期望。而正态分布函数序列也是独立同分布的随机变量序列之一,因此辛钦大数定律同样适用于正态分布函数序列。
具体地说,当样本量足够大时,正态分布函数序列的均值会收敛于其数学期望,也就是正态分布的均值。这符合辛钦大数定律的要求。