标准正态分布的值为0.9 标准正态分布的期望和方差性质？

标准正态分布的值为0.9

标准正态分布的期望和方差性质？

标准正态分布的期望和方差性质？

在概率论和统计学中，数学期望(mean)（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（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），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，因此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。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，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。当μ 0,σ 1时的正态分布是标准正态分布。
在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）（x-μ）^2 f（x） dx
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。

这张标准正态分布表怎么看？

总结：首先先熟悉课本，了解什么是正态分布。
弄明白什么是标准正态分布。3然后什么是标准正态分布的密度函数和分布函数。4标准正态分布表则是看其分布函数Φ（u）中的u值5比如说u1.27，则先找到表的最左边的那一竖，找到1.2的那一横；6然后再看最上面那一行，找到0.07的那一竖；7两者相交的那一个数字就是Φ（1.27）的值。1、标准正态分布表则是看其分布函数Φ（u）中的u值。2、比如说u1.27，则先找到表的最左边的那一竖，找到1.2的那一横； 3、然后再看最上面那一行，找到0.07的那一竖； 4、两者相交的那一个数字就是Φ（1.27）的值。