正态分布的标准形式是怎么回事?

网上有关“正态分布的标准形式是怎么回事?”话题很是火热,小编也是针对正态分布的标准形式是怎么回事?寻找了一些与之相关的一些信息进行分析,如果能碰巧解决你现在面临的问题,希望能够...

网上有关“正态分布的标准形式是怎么回事?”话题很是火热,小编也是针对正态分布的标准形式是怎么回事?寻找了一些与之相关的一些信息进行分析,如果能碰巧解决你现在面临的问题,希望能够帮助到您。

答:假设X~N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ~N(0,1).证明;因为X~N(μ,σ^2),所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}.(注:F(y)为Y的分布函数,Fx(x)为X的分布函数)而 F(y)=P(Y≤y)=P((X-μ)/σ≤y)=P(X≤σy+μ)=Fx(σy+μ)所以 p(y)=F'(y)=F'x(σy+μ)*σ=P(σy+μ)*σ=[(2π)^(-1/2)]*e^[-(x^2)/2].从而,N(0,1).正态分布标准化的意义是可以方便计算,是一种统计学概念。

原本的正态分布图形有高矮胖瘦不同的形态,实际上是积分变换的必然结果,就好比是:

y = kx + b 直线,它不一定过原点的,但是通过变换就可以了:大Y = y-b ; 大X = kx ; ===> 大Y = 大X

2.y = a*b 乘积,通过变换就可以变成加法运算:Ln(y) = Lna + Lnb

3.y = ax? + bx + c 通过变换就可以变成标准形式:y = a(x + b/(2a))? + (c -b?/(4a))?

正态分布的标准化也只不过是 “积分变换”而已,虽然高矮胖瘦不同的形态,但是 变量的 线性伸缩变换 并不改变其 量化特性,虽然标准化以后都变成期望是0,方差是1的 标准分布了,但这种 因变量 自变量的 依赖关系仍然存在,不用担心会 “质变”。

三阶传递函数的标准形式

它只是一个公式的标准形式,具体意义可以参考数学课本。

利用函数y=Asin(w*x+φ)+b图像求函数解析式时,一般有以下几步:

1、振幅A的求法:A=1\2(最大值-最小值),即振幅表示振动量振动时离开平衡位置的距离。

2、 相邻两个最值点对应横坐标的差是一个单调区间的长度,即半个周期,由此可求出T,w。

3、 求φ最常用的方法是最值点法,即把最值点的坐标代入函数方程,解出符合范围的φ。或者用起始点法,这个起源于五点法画图,起始点的横坐标x正是由w*x+φ=0解得的,只要找到起始点横坐标x,就可以迅速求得角φ=-w*x。

4、 b=1\2(最大值+最小值).

此类题使用数形结合的方法解题,能够加深学生对知识的理解,达到学以致用的目的。

来自互联网

二次函数的形式有哪些

三阶传递函数的标准形式:前向通路G,反馈H,开环为GH,闭环P=G/(1+GH)。

频率特性判稳,依据幅角原理,本来是对“闭环传函”分母1+GH(s),用jw代替s,当w从0到无穷变化时,考查1+GH(jw)曲线包围原点0的情况。但觉得画出GH(jw)还要平移1,干脆偷懒不平移,只考查GH(jw)曲线包围-1的情况,由此推导出奈氏判据。

传递函数

也是《积分变换》里的概念。对复参数s,函数f(t)*e^(-st)在(-∞,+∞)的积分,称为函数f(t)的(双边)拉普拉斯变换,简称拉氏变换(如果是在[0,+∞)内积分,则称为单边拉普拉斯变换,记作F(s),这是个复变函数。

逻辑代数的标准形式

所谓二次函数,是指函数中自变量最高次指数为2的函数,其标准形式为:

y=ax^2+bx+c (a,b,c为常数)

特殊情况下的形式有:b=0、c=0和b=c=0,共3种。

如果说函数的表达形式共有3种,解析式形式(如上)、图像形式、数值列表形式。

逻辑代数的标准形式分为:逻辑函数的最小项与最大项、逻辑函数的标准形式。

逻辑代数的标准形式。

一、逻辑函数的最小项与最大项。

在逻辑代数中,表示逻辑函数的方法有,表达式、真值表、卡诺图、逻辑图、波形图等。我们会在后面逐一介绍。

在这一节我们将详细讨论逻辑表达式。

逻辑表达式有多种形式,两种常见形式是“与或”式和“或与”式。

与或式也叫做积之和式。

或与式也叫做和之积式。

当用"与或“或者”或与"式表示一个逻辑函数时,有两种表达式特别重要。

一种是用“最小项”构成的“与或”式。

另一种是用“最大项”构成的”,“或与”式。

为了学习这两种重要的逻辑表达式,我们首先要掌握最小项和最大项的概念。

1、1最小项。

下图给出了最小项的定义,这个定义实在是绕,只要能看懂这两个例子即可。

这里的编号也是,结合定义,看懂例子即可。这里要注意的是,我们默认A为高位。

下面这个表要横着看,竖着看,一行一行看,一列一列看。

一列一列看得到下面第一行的性质,一行一行看得到下面第二行的性质。

第三行的性质也是一行一行看得到的。

关于第四行,什么是相邻最小项呢?

两个最小项如仅有一个变量因子不同,其它变量均相同,则称这两个最小项相邻。

由此得到的第四个性质,其实是废话。

1、2最大项。

最大项与最小项是相反的。

最大项的编号与最小项的编号规则十分相似,也是相反的。

两个最大项如仅有一个变量因子不同,其它变量均相同,则称这两个最大项相邻。

这与最小项相邻的规律相同。

然后下面的性质还是相反。

1、3最小项和最大项的关系。

二、逻辑函数的标准形式

2、1标准与或式

标准与或式是一种特殊的与或式。怎么判断是不是标准与或式?认准两个料,积之和、最小项。

2、2标准或与式

标准或与式是一种特殊的或与式。怎么判断是不是标准或与式?认准两个料,和之积、最大项。

习惯了与或式,这里的或与式要仔细看一看,到时候不要不会了。

2、3标准与或式和便准或与式之间的关系。

关于“正态分布的标准形式是怎么回事?”这个话题的介绍,今天小编就给大家分享完了,如果对你有所帮助请保持对本站的关注!

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    2025年10月31日
    23

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  • 汝乐佳
    汝乐佳 2025年01月05日

    我是氢时代的签约作者“汝乐佳”!

  • 汝乐佳
    汝乐佳 2025年01月05日

    希望本篇文章《正态分布的标准形式是怎么回事?》能对你有所帮助!

  • 汝乐佳
    汝乐佳 2025年01月05日

    本站[氢时代]内容主要涵盖:国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育

  • 汝乐佳
    汝乐佳 2025年01月05日

    本文概览:网上有关“正态分布的标准形式是怎么回事?”话题很是火热,小编也是针对正态分布的标准形式是怎么回事?寻找了一些与之相关的一些信息进行分析,如果能碰巧解决你现在面临的问题,希望能够...

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