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请问概率论与数理统计中,正态分布的上α分位点的问题

你好,请问你能帮我看看我的题目吗 仅代表个人观点,不喜勿喷,谢谢.

第1题:0.05第2题:t分布第3题:正态分布

当α=0.01时,1- α=0.99,在标准正态分布表中函数值 中找到最接近0.99的值:0.9898与0.9901,它们对应的x值分 别为2.32与2.33,故可取其算术平均值为上0.01分位点:zα=2.325;同理:α=0.003,1- α=0.097,查表zα=2.75,α/2=0.0015,1-α/2 =0.09985,查表zα/2=2.96

1.标准正态分布的上α分位点:设X~N(0,1),对于任给的α,(0<α<1),称满足P(X>Zα)= α的点Zα为标准正态分布的上α分位点. 2.分位点可以查正态分布表,如Zα=3,查出α=0.99865 见附表

你可以想想密度函数图,方差越大,意味着波动越大,密度函数约扁,方差小中间的峰约陡,所以中间的部分面积大.所以面积大(概率大)的方差小,选 B

u(0.025)=1.96的意义为区间 (u/标准差-1.96,u/标准差+1.96)的概率密度积分为1-2afa,此时afa=0.025,即积分为0.95第二行 u为平均值,标准差的平方即方差.这样很直观吧,反过来也一样,至于u(0.025)=1.96,数学上可以这么表示∫(上限为正无穷大,下限为1.96)f(x) {f(x)为正态分布函数} dx= 0.025 对照方法如下假设要查u(x) {x

正态分布的内容很丰富.首先,一维正态分布的概率密度,期望,方差,特征函数要记住.其次,一维正态分布的平方是独立平方和分布,也是伽马分的特殊情形.多元正态分布的话,记住用协方差矩阵来写它的密度函数.值得注意的是,多元正态分布的边缘分布还是正态分布,条件概率也服从正态分布.这些是基础,可参看杨振明的概率论

汗的不能再汗.上侧分位数的定义你都没搞清如果是正态分布的上侧分位数,当然如你说的但其他分部也有上侧分位数一般的来说,上侧分位数指的是若P(x>a)=b,称a为在分位水平为b时的上侧分位数.

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