正态分布减一个常数

正态分布:若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为:则其概率密度函 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. 正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ^2 ).

如图,没错

正态分布加一个常数,还是符合正态分布,只是期望值加上了这个常数.N(0,σ)+C ~ N(C,σ).一个随机变量符合正态分布,我们可以画出其函数图像,让其每个数都加上一个常数,只会让函数图像左右平移,那么只会改变期望值,仍然符合

因为样本均值也是样本.它是一个常数,但正态分布是一个包括范围的图,样本均值包括在内

如果X服从 N(\mu ,\sigma ^{2})且a与b是实数,那么aX+b服从N(a\mu +b,(a\sigma )^{2})

x乘以一个常数,x还符合标准正态分布?符合,但是它的方差和数学期望要发生变化.