正态分布的均值和标准差（正态分布标准差平均数）
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正态分布怎么求均值和标准差
1、在X~N（μ，σ2），∑xi2pi-μ2，除此之外，对于二项分布的数据来说还有一种求出Var的方法。
2、正态分布选择答案：B. X 近似为均值是200， 标准差是10 的正态分布。平均值平均值=400*0.5。标准差方差=400*0.5*(1-0.5)=100， 标准差=10。
3、设X1，X2，...Xn为来自正态分布的样本，则可以推到出如下结果：设总体分布为X~N（μ，）的正态分布，则样本方差S^2的分布。
4、加法运算：假设有两个正态分布变量 X 和 Y，均值分别为 μX 和 μY，标准差分别为 σX 和 σY。计算它们的和 Z = X + Y 的均值和方差。解：两个正态分布变量的和仍然服从正态分布。
标准正态分布中的平均数、标准差分别是()
期望值也就是均值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
正态分布的概率密度函数为： f(x)= 1/(√(2π)σ) * e^(-((x-μ)^2)/(2σ^2)) 其中，μ 表示正态分布的平均值，σ 表示正态分布的标准差，π 是圆周率。
标准正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
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。
期望（平均数）：μ 标准差 ， 方差 为。 当 和 时候称为： 标准正态分布 。
标准正态分布的性质：密度函数关于平均值对称。函数曲线下6268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。函数曲线的反曲点为离平均数一个标准差距离的位置。平均值与它的众数以及中位数同一数值。
正态分布中已知平均数和标准差,求概率。
1、sigma原则：数值分布在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为0.9974；其中在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值x=μ即为图像的对称轴。
2、正态分布概率计算公式：其中μ为均数，σ为标准差。μ决定了正态分布的位置，与μ越近，被取到的概率就越大，反之越小。σ描述的是正态分布的离散程度。
3、⒈、估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。