正态分布方差是什么?

1. 正态分布方差是什么?

正态分布方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

正态分布简介：
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。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。
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

2. 正态分布方差是什么呢?

正态分布方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N（μ，σ2）。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0，σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

正态分布
正态分布（Normal distribution），也称常态分布，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
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。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
以上内容参考 百度百科——正态分布

3. 正态分布的方差是多少

　　第二个参数σ^2是此随机变量的方差
　　若随机变量服从一个位置参数为、尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为

　　则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布，记作

　　正态分布一种概率分布，也称“常态分布”。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ^2）。服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。

4. 方差正态分布是什么意思

方差：在概率论和数理统计中,方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.
  正态分布：正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）,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.若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为：则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布.

5. 正态分布的方差怎么求？

在X~N（μ，σ2），∑xi2⦁pi-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。
X~B（n，p）
np>5
nq>5
则有
E（X）=np
Var（X）=npq=np（1-p）

正态曲线呈钟型
两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

6. 正态分布的方差怎么求？

正态分布公式
y=(1/σ√2π)e^-(x-υ）^2/2σ

求期望:ξ 
期望:Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn 
方差:s�0�5 
方差公式:s�0�5=1/n[(x1-x)�0�5+(x2-x)�0�5+……+(xn-x)�0�5] 
注:x上有“-”

7. 关于正态分布这两个方差的区别

是正态分布，原因：设X，Y均为正态分布，均值方差分别为uX，uY和varX和varY，
则-Y也为正态分布，其均值方差为-uY和varY，
所以由两个独立正态随即变量的和仍为正态的，得知X-Y服从均值为X-Y，方差为varX+varY的正态分布。

8. 标准正态分布怎么求方差？

正态分布相加减规则：两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布，此结论可推广到n个正态分布。因此，只需求X-3Y的期望方差就可知道具体服从什么正态分布了。
只有相互独立的正态分布加减之后，才是正态分布。如果两个相互独立的正态分布X~N(u1,m)，Y~N(u2，n)，那么Z=X±Y仍然服从正太分布，Z~N(u1±u2，m+n)。

性质：
正态分布的性质：如果X1，…，Xn为独立标准常态随机变量，那么X1²+…+Xn²服从自由度为n的卡方分布。
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。