两个标准正态分布相减是什么分布
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, m²),Y~N(u2,n²),那么Z=X±Y仍然服从正太分布,Z~N(u1±u2,m²+n²)。正态分布又名高斯分布,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、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。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,所以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。若X~N(u1,δ1),Y~N(u2,δ2),求Z=aX±bY的分布,我们利用一个基本的公式:EZ=aEX±bEY,DZ=a²DX+b²DY±2abCov(X,Y)注意,当X,Y独立(不相关即可),才有Cov(X,Y)=0,从而才是高票答案说的那种情况,所以高票答案说的不全。但是若X,Y相关(相关一定不独立)时,不能直接简单的线性加减,要考虑相关系数进去,需要按上面求期望方差的公式,就能求出Z的分布了。再次提醒直接线性加减的前提是不相关!!!例如考察二维正态分布(X, Y)~ N(0, 0; 1, 1; 0.5),求Z=X-Y。显然相关系数0.5(二维正态的第5个参数是X和Y的相关系数ρ),不为0,故而X, Y不独立(二维正态中,不相关与独立互为充要条件),所以依据上面的公式(要转化相关系数ρ成协方差Cov再代入)得到Z~N(0, 1),这才是正确答案。
免责声明:本站发布的教育资讯(图片、视频和文字)以本站原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场。
如果本文侵犯了您的权益,请联系底部站长邮箱进行举报反馈,一经查实,我们将在第一时间处理,感谢您对本站的关注!
新励学网教育平台
海量全面 · 详细解读 · 快捷可靠
累积科普文章数:18,862,126篇