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按正态分布取随机
在一组数字中随机取1个（如1~100），期望抽取到各数的概率遵循正态分布。即大概率抽到中间的数（靠近50），小概率抽到两边的数（靠近靠近100）。
这样，Z就变成了服从标准正态分布N(0，1)的随机变量。举俩例子吧。例Z服从N(0，1)。求P(|Z|≥2)。由于Z已经服从标准正态分布N(0，1)，那么Z=Z，不必转化了。
R＝normrnd(MU，SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。
在“分布”下拉列表中选择“正态”。“平均值”和“标准偏差”是与分布形态相关的两个参数，根据实际的需要进行输入。最后在“输出选项”中选择随机数生成的位置。
正态分布的性质：如果X1，…，Xn为独立标准常态随机变量，那么X1+…+Xn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。
datan1 = 0.5 + randn（10，1）；由于将普通的正态分布转化为标准正态分布十分简单，因此上面的计算后得到相应参数的正态分布是合理的。
正态分布详解
1、用期望的线性性，E(3X1-X2+2X3)=3E(X1)-E(X2)+2E(X3)。因为X1，X2，X3都服从正态分布，可根据正态分布的性质分别求出E(X1)，E(X2)，E(X3)，代入上式即可。
2、X2)′～N2(μ，Σ)，其中12，21（1）试证明X1+X2和X1-X2相互独立.（2）试求X1+X2和X1-X2的分布.解：(1)记Y1＝X1+X2＝(1，1)X，Y2＝X1-X2＝(1，-1)X，利用性质2可知Y1，Y2为正态随机变量。
3、微积分算出来的，正态分布图上曲线下方的面积。但从数学统计上来说，六西格玛并不是999966%，这个数其实对应的是5西格玛。而真正的六西格玛要高的多，你同样可以到正态分布表里去查。
4、你好！如图转化为标准正态分布并查表计算。经济数学团队帮你解请及时采纳。
5、square表示平方，因此在英语中，卡方分布写作 distribution。 在理解卡方检验之前，应当理解卡方分布。卡方分布是一种连续概率分布。 如果一个随机变量 服从标准正态分布，即 ，那么 就服从自由度为1的卡方分布。
数据分析方法有哪些
1、对比分析法：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。
2、描述性数据分析这种方法的主要目的是总结和描述数据集中的主要特征，例如，数据的平均值、最大值、最小值等。这种方法适用于数据的初步分析，可以很快地帮助我们了解数据的基本情况。
3、描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析是数据分析中常用的四种方法。本文将对这四种方法进行详细介绍，帮助读者更好地了解数据分析的基本方法。描述型分析描述型分析是最常见的分析方法。
4、常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。聚类分析(ClusterAnalysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
5、支持向量机、朴素贝叶斯等。时间序列分析：用于研究时间序列数据的规律和趋势，常用于经济、金融和股市等领域。常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、指数平滑模型、神经网络模型等。
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