正態分佈的期望怎麼求

　　正態分佈的期望求法為E（X）=X1*p（X1）+X2*p（X2）+…+Xn*p（Xn）。正態分佈也稱常態分佈，又名高斯分佈最早由棣莫弗，在求二項分佈的漸近公式中得到。若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為N(μ，σ^2)。其機率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ=0,σ=1時的正態分佈是標準正態分佈。

　　1、所有數減去其平均值的平方和，所得結果除以該組數之個數（或個數減一，即變異數），再把所得值開根號，所得之數就是這組資料的標準差。

　　2、標準差（StandardDeviation），在機率統計中最常使用作為統計分佈程度（statisticaldispersion）上的測量。標準差定義是總體各單位標準值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。它反映組內個體間的離散程度。

　　求正態分佈中的σ公式：u=(x-μ)/σ。正態分佈（Normaldistribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（Gaussiandistribution），最早由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）在求二項分佈的漸近公式中得到。

　　在n次獨立重複的伯努利試驗中，設每次試驗中事件A發生的機率為p。用X表示n重伯努利試驗中事件A發生的次數，則X的可能取值為0，1，…，n，且對每一個k（0≤k≤n），事件{X=k}即為“n次試驗中事件A恰好發生k次”，隨機變數X的離散機率分佈即為二項分佈（BinomialDistribution）。