高斯分布的概率密度解析式
时间: 2023-12-05 14:06:27 浏览: 46
高斯分布的概率密度函数(Probability Density Function,简称 PDF)为:
f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-(x - μ)^2 / (2σ^2))
其中,μ是分布的均值,σ是标准差,sqrt表示平方根,exp表示自然常数e的x次幂。这个函数是一个钟形曲线,呈现出对称性,均值处取得最大值,标准差越大,曲线越扁平,越接近于正态分布。
相关问题
递归区间高斯分布概率密度函数和高斯分布概率密度函数
高斯分布概率密度函数(也称为正态分布)是一种连续的概率分布函数,它在统计学和概率论中有着广泛的应用。在数学上,它的公式为:
f(x)=1/(σ√(2π)) * e^(-(x-μ)²/(2σ²))
其中,μ是均值,σ是标准差,e是自然对数的底数,π是圆周率。
递归区间高斯分布概率密度函数是指,将一个正态分布的随机变量分割成若干个区间,并对每个区间进行递归处理,最终得到整个随机变量的概率密度函数。它的实现方式比较复杂,需要对每个区间进行递归分割,并计算出每个区间的均值和标准差,然后再将结果合并起来得到最终的概率密度函数。
如果您需要更详细的解释或者示例,请告诉我。另外,以下是一些相关问题:
区间高斯分布概率密度函数表达式
区间高斯分布概率密度函数也称为截断高斯分布概率密度函数,是在一定区间内的高斯分布的概率密度函数。其表达式为:
$${\displaystyle f(x)={\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}\cdot{\begin{cases}\exp {\left(-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)}&x\in[a,b]\\0&x\notin [a,b]\end{cases}}}$$
其中,$\mu$ 为期望值,$\sigma$ 为标准差,$a$ 和 $b$ 分别为区间的下限和上限。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)