那D(x+x)=D(x)+D(x)=2σ
但D(x+x)=D(2x)=4D(x)=4σ
我很懵，评论区的友友们可以吧梳理一下吗
方差的可加性 正态分布可加性
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- 2022-09-21 23:48回答 1 已采纳 上面推导过程运用了分部积分公式 代入
- 2018-08-09 09:31回答 4 已采纳 认为上面几个同学的回答都偏离题意，具体的我们再捋一遍： 我们假设为最低分数(x)服从正态分布，那么便可以得到x~N(mean,std)，也就是(x-mean)/std ~ N(0, 1)，其实N(0
- 2023-01-10 16:21回答 2 已采纳 在使用方差分析进行统计分析后，进行稳健性检验可以使用多种方法来检验。 一种常用的方法是使用稳健性统计检验方法，如箱线图和稳健的统计检验方法(如稳健的t检验和W检验等)。 箱线图可以帮助检验是否存在离群
- 2022-05-29 13:02模拟过程中，首先生成一组符合混合正态分布的数据，然后利用EM算法估计模型参数，并与真值进行对比。通过观察迭代过程中的似然函数值的变化趋势以及最终参数估计值的准确性，可以评估EM算法的性能。 #### 结论 ...
- 2023-01-18 15:36回答 3 已采纳 正态分布的概率密度函数为： f(x) = (1/(sqrt(2pisigma^2))) * e^(-(x-mu)^2/(2*sigma^2)) 其中，mu为均值，sigma为标准差 我们已知最大值与最
- 2020-04-26 15:04回答 3 已采纳 不建议重复造轮子，因为 JDK 已经封装了正态分布的函数了：[Java 正态分布](https://blog.csdn.net/jjwwwww/article/details/82017508 "")
- 2021-11-22 00:08回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2018-11-22 22:32蜘蛛侠不会飞的博客 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据： X’=lgX 当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1） 还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X） 对数变换常用于 （1）使服从对数正态分布的数据正态化。如...
- 2021-04-03 17:33回答 2 已采纳 1 如果用软件作图, python中matplotlib 和seaborn工具包可以做类似的图. 可以参考下seaborn的官网: https://seaborn.pydata.org/exampl
- 2021-09-10 17:04回答 1 已采纳 data=readmatrix('test.xlsx','Range','A1:A30'); % 均值 mu=mean(data) % 方差 sd2=var(data)
- 2022-07-29 11:45回答 1 已采纳 要注意，回归分析可以拟合曲线来描述，方差分析由于自变量是类别变量，在横轴上无大小意义，拟合曲线就没有意义。所以你说的建模并不应该是拟合的建模，你可能将其与回归分析混淆了，虽然方差分析确实是一种特殊的拟
- 2021-09-29 00:08参数加权平均值与自适应方差结合，通过正态分布产生下一代参数群体，并分配给粒子种群。 - h. 更新局部最优和全局最优。 - i. 重复步骤c至h，直至达到最大进化代数或找到全局极值。 ### 参数自适应策略 在DDPPSO...
- 2022-11-29 16:52回答 1 已采纳 个人觉得这里应该是没差的，因为这里你是直接给double初始化，而这个加.其实就是标识它是一个浮点数喽，int在表达式中计算还是按int算的，想以浮点数就需要一些技巧，这就是吧
- 2012-12-17 19:24v_JULY_v的博客 （关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布） 导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆...
- 2022-04-19 15:06李毛线的博客的博客 这就要求我们在使用之前对数据进行预处理，一般为针对不同生物学特征和数据集数据的不同而选择不同的预处理流程，下文将结合我们遇到的问题，分享一些在机器学习中常用到的可能会与我们的数据预处理相关的方法。...
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