1樓：網友
合併多個正態分佈的方法有很多，其中一種常用的方法是採用貝葉斯平均，也叫貝葉斯加權平均。這種方法可以通過計算每個正態分佈的權重來得到乙個新的具有代表性的正態分佈。
具體來說，首先，可以為每個正態分佈賦予乙個先驗權重。這些先驗權重可以用來反映每個正態分佈在整個資料集中的相對重要性。
然後，對於塵兄每個正態分佈，可以計算它對資料集的似然度。這些似然度可以用來反映每個正態分佈對資料集襲薯的適應程度。
最後，對於每個正態分佈的先驗權重和似然度，可以計算後驗權重。這些後驗權重可以用來反映每個正態分佈在整個資料集中的實際重要性。
最終，可以使拍兄者用後驗權重來計算新的正態分佈的均值和方差。這個新的正態分佈就是多個正態分佈合併後的具有代表性的正態分佈。
兩個正態分佈的任意線性組合仍然是正態分佈嗎？
2樓：阿木趣談社會趣事
正態分佈相加減規則：兩個正態分佈的任意線性組合仍服從正態分佈，此結論可推廣到n個正態分佈。因此，只需求x-3y的期望方差就可知道具體服從什麼正態分佈了。
只有相互獨立的正態分佈加減之後，才是正態分佈。如果兩個相互獨立的正態分佈x~n(u1,m)，y~n(u2，n)，那麼z=x±y仍然服豎並從正太分佈，z~n(u1±u2，m+n)。
性餘姿跡質：
正態分佈的性質：如果x1，…，xn為獨立標準常態隨機變數，那麼x1²+…xn²服從自由度為n的卡方分佈。
由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的概率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的概率即可。為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。
將一般正態分佈轉化成冊孝標準正態分佈。
兩個正態分佈的線性組合仍然是正態的嗎？
3樓：是月流光
兩個正態分佈的任意線性組合仍服從正態分佈（可通過求兩個正態分佈的函式的分佈證明），此結論可推廣到n個正態分佈 。
例如：設兩個變數分別為x,y，那麼e（x+y）=ex+ey;e(x-y)=ex-ey
d(x+y)=dx+dy;d(x-y)=dx+dy。
正態分佈（normal distribution），也稱「常態分佈，又名高斯分佈。
gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在兄漏枯求二項分佈。
的漸近公式中得到。高斯在研究測羨洞量誤差時從另乙個角度匯出了它。拉普拉斯。
和高斯研究了它的性質。是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。搜圓。
若隨機變數x服從乙個數學期望。
為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差。
決定了分佈的幅度。當μ =0,σ 1時的正態分佈是標準正態分佈。
兩個獨立正態分佈的聯合分佈也是正態分佈嗎
4樓：莫彷徨
bai兩個獨立正態分佈的du聯合分佈zhi肯定是正態分佈。
dao正態分佈（normal distribution）又版名高斯分佈（gaussian distribution），權是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為n(μ，2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。
因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。
求教：兩個獨立正態分佈的聯合分佈也是正態分佈嗎
5樓：du知道君
正態分佈（normal distribution）又名高斯分佈（gaussian distribution），是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為n(μ，2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。
因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ =0,σ 1的正態分佈。
兩個獨立正態分佈隨機變數的線性組合還是正態分佈，為什麼？
6樓：楊子電影
有限個相互獨立bai的正態隨機變數的。
du線性組合仍。
zhi然服從正態分佈。dao正態曲線呈鍾型版，兩頭低，中間權高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
正態分佈具有兩個引數μ和σ^2的連續型隨機變數的分佈，第一引數μ是服從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n（μ,2）。
是正態分佈的位置引數，描述正態分佈的集中趨勢位置。概率規律為取與μ鄰近的值的概率大，而取離μ越遠的值的概率越小。正態分佈以x=μ為對稱軸，左右完全對稱。
正態分佈的期望、均數、中位數、眾數相同，均等於μ。
7樓：尹六六老師
兩個獨立正態分佈隨機變數的聯合分佈是二維正態分佈，而二維正態分佈的隨機向量的線性組合還依然服從正態分佈。
從而，……
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