在概率论和统计学中，数学期望(或均值，亦简称期望)为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。正态分布的期望和方差数学期望反映随机变量平均取值的大对于无解析表达式的标准正态分布函数，我担心int积分会出问题，所以索性用分割求和的方式来求期望和方差，
1、正态分布的x2期望和方差
期望：Eξ=x1p1+x2p2+……xnpn，方差公式：s²=1/n{（x1-x）²+（x2-x）²+……（xn-x）²}。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推论：服从n元正态分布N(a,b)～则存在一个正交变化U～使得是一个具有独立正态分布分量的随机向量～他的数学期望为Ua～而他的方差分量是B的特征值。条件分布若服从n元正态
2、正态分布x2期望
1、正态分布公式y=(1/σ√2π)e^-(x-υ)^2/2σ求期望：ξ 期望：Eξ=x1p1+x2p2+……xnpn 方差：s² 方差公式：s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……xn-x)²] 注：x上正态分布的期望和方差：求期望：ξ,期望：Eξ=x1p1+x2p2+……xnpn。方差；s2,方差公式：s2=1/n[(x1-x)2+(x2-x)2+……xn-x)2](x上有“”)。正态分布正态分布，
3、正态分布的期望和方差怎么算
1正态分布的期望和方差数学期望反映随机变量平均取值的大小。方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s²就表期望、方差、正态分布期望、方差知识回顾：1.数学期望：一般地，若离散型随机变量ξ的概率分布为ξ x1 x2 …xn …P p1 p2 …pn …则称……为ξ的数学期望，简称期望. 特别提醒：1.数学期望是
4、正态分布的期望与方差分别为
本文借鉴了这个(对数正态分布的期望和方差如何推导？。本文同时发在csdn。首先我们有二维正态分布：X,Y∼BVN(μx,μy,σx2,σy2,ρxy) 取对数之后我们会得到二维对数正态分布的概1、求期望：ξ期望：Eξ=x1p1+x2p2+……xnpn方差：s²方差公式：s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……xn-x)²]注：x上有“”正态分布(Normal distribution)又名高斯
