网上有关“正态分布的标准形式是怎么回事？”话题很是火热，小编也是针对正态分布的标准形式是怎么回事？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
答：假设X～N(μ,σ^2),则Y=(X-μ)/σ～N(0,1).证明;因为X～N(μ,σ^2),所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}.(注：F(y)为Y的分布函数,Fx(x)为X的分布函数）而 F(y)=P(Y≤y)=P((X-μ)/σ≤y)=P(X≤σy+μ)=Fx(σy+μ)所以 p(y)=F'(y)=F'x(σy+μ)*σ=P(σy+μ)*σ=[(2π)^(-1/2)]*e^[-（x^2)/2].从而,N(0,1).正态分布标准化的意义是可以方便计算，是一种统计学概念。
原本的正态分布图形有高矮胖瘦不同的形态,实际上是积分变换的必然结果,就好比是：
y = kx + b 直线,它不一定过原点的,但是通过变换就可以了：大Y = y-b ; 大X = kx ; ===> 大Y = 大X
2.y = a*b 乘积,通过变换就可以变成加法运算：Ln(y) = Lna + Lnb
3.y = ax? + bx + c 通过变换就可以变成标准形式：y = a(x + b/(2a))? + (c -b?/(4a))?
正态分布的标准化也只不过是 “积分变换”而已,虽然高矮胖瘦不同的形态,但是 变量的 线性伸缩变换 并不改变其 量化特性,虽然标准化以后都变成期望是0,方差是1的 标准分布了,但这种 因变量 自变量的 依赖关系仍然存在,不用担心会 “质变”。
三阶传递函数的标准形式
它只是一个公式的标准形式，具体意义可以参考数学课本。
利用函数y=Asin(w*x+φ)+b图像求函数解析式时，一般有以下几步：
1、振幅A的求法：A=1\2(最大值-最小值)，即振幅表示振动量振动时离开平衡位置的距离。
2、 相邻两个最值点对应横坐标的差是一个单调区间的长度，即半个周期，由此可求出T,w。
3、 求φ最常用的方法是最值点法，即把最值点的坐标代入函数方程，解出符合范围的φ。或者用起始点法，这个起源于五点法画图，起始点的横坐标x正是由w*x+φ=0解得的，只要找到起始点横坐标x，就可以迅速求得角φ=-w*x。
4、 b=1\2(最大值+最小值).
此类题使用数形结合的方法解题，能够加深学生对知识的理解，达到学以致用的目的。
来自互联网
二次函数的形式有哪些
三阶传递函数的标准形式：前向通路G，反馈H，开环为GH，闭环P=G/（1+GH）。
频率特性判稳，依据幅角原理，本来是对“闭环传函”分母1+GH(s)，用jw代替s，当w从0到无穷变化时，考查1+GH(jw)曲线包围原点0的情况。但觉得画出GH(jw)还要平移1，干脆偷懒不平移，只考查GH(jw)曲线包围-1的情况，由此推导出奈氏判据。
传递函数
也是《积分变换》里的概念。对复参数s，函数f(t)*e^(-st)在（-∞，+∞）的积分，称为函数f(t)的（双边）拉普拉斯变换，简称拉氏变换（如果是在[0,+∞)内积分，则称为单边拉普拉斯变换，记作F(s)，这是个复变函数。
逻辑代数的标准形式
所谓二次函数，是指函数中自变量最高次指数为2的函数，其标准形式为：
y=ax^2+bx+c (a,b,c为常数）
特殊情况下的形式有：b=0、c=0和b=c=0，共3种。
如果说函数的表达形式共有3种，解析式形式（如上）、图像形式、数值列表形式。
逻辑代数的标准形式分为：逻辑函数的最小项与最大项、逻辑函数的标准形式。
逻辑代数的标准形式。
一、逻辑函数的最小项与最大项。
在逻辑代数中，表示逻辑函数的方法有，表达式、真值表、卡诺图、逻辑图、波形图等。我们会在后面逐一介绍。
在这一节我们将详细讨论逻辑表达式。
逻辑表达式有多种形式，两种常见形式是“与或”式和“或与”式。
与或式也叫做积之和式。
或与式也叫做和之积式。
当用＂与或“或者”或与＂式表示一个逻辑函数时，有两种表达式特别重要。
一种是用“最小项”构成的“与或”式。
另一种是用“最大项”构成的”，“或与”式。
为了学习这两种重要的逻辑表达式，我们首先要掌握最小项和最大项的概念。
1、1最小项。
下图给出了最小项的定义，这个定义实在是绕，只要能看懂这两个例子即可。
这里的编号也是，结合定义，看懂例子即可。这里要注意的是，我们默认A为高位。
下面这个表要横着看，竖着看，一行一行看，一列一列看。
一列一列看得到下面第一行的性质，一行一行看得到下面第二行的性质。
第三行的性质也是一行一行看得到的。
关于第四行，什么是相邻最小项呢？
两个最小项如仅有一个变量因子不同，其它变量均相同，则称这两个最小项相邻。
由此得到的第四个性质，其实是废话。
1、2最大项。
最大项与最小项是相反的。
最大项的编号与最小项的编号规则十分相似，也是相反的。
两个最大项如仅有一个变量因子不同，其它变量均相同，则称这两个最大项相邻。
这与最小项相邻的规律相同。
然后下面的性质还是相反。
1、3最小项和最大项的关系。
二、逻辑函数的标准形式
2、1标准与或式
标准与或式是一种特殊的与或式。怎么判断是不是标准与或式？认准两个料，积之和、最小项。
2、2标准或与式
标准或与式是一种特殊的或与式。怎么判断是不是标准或与式？认准两个料，和之积、最大项。
习惯了与或式，这里的或与式要仔细看一看，到时候不要不会了。
2、3标准与或式和便准或与式之间的关系。
关于“正态分布的标准形式是怎么回事？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
本文来自作者[汝乐佳]投稿，不代表氢时代立场，如若转载，请注明出处：https://m.qsdsy.cn/syzs/202501-13276.html
评论列表（4条）
我是氢时代的签约作者“汝乐佳”！
希望本篇文章《正态分布的标准形式是怎么回事？》能对你有所帮助！
本站[氢时代]内容主要涵盖：国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育
本文概览：网上有关“正态分布的标准形式是怎么回事？”话题很是火热，小编也是针对正态分布的标准形式是怎么回事？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够...