对正态分布密度函数下进行积分就行了,对整个实数域积分的结果肯定等于1,而对任意有界区域积分的结果一般情况下只能进行近似的数值计算,。
关于μ对称,并在μ处取最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点,形状呈现中间高两边低,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ=0,σ^2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。
由一般分布的频数表资料所绘制的直方图可以看出,高峰位于中部,左右两侧大致对称。我们设想,如果观察例数逐渐增多,组段不断分细,直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央(均数所在处),两侧逐渐降低且左右对称,不与横轴相交的光滑曲线。这条曲线称为频数曲线或频率曲线,近似于数学上的正态分布(normal distribution)。由于频率的总和为100%或1,故该曲线下横轴上的面积为100%或1。
对正态分布密度函数下进行积分就行了,对整个实数域积分的结果肯定等于1,而对任意有界区域积分的结果一般情况下只能进行近似的数值计算,而不能给出解析表达式。
用无限或或有限积分,一般大学概率学课程会学到。。
有正态分布表,查查不就知道了