f分布的计算公式？

f分布公式：F=a(n2，n1)。F分布是1924年英国统计学家Ronald。A。Fisher爵士提出，并以其姓氏的第一个字母命名的。它是两个服从卡方分布的独立随机变量各除以其自由度后的比值的抽样分布，是一种非对称分布，且位置不可互换。

f分布是如何构造的？

　　F分布是以统计学家R.A.Fisher姓氏的第一个字母命名的.　　F分布定义为:设X、Y为两个独立的随机变量，X服从自由度为k1的>2分布，Y服从自由度为k2的>2 分布，这2 个独立的>2分布被各自的自由度除以后的比率这一统计量的分布。即： 上式F服从第一自由度为k1，第二自由度为k2的F分布.。　　F分布的性质：　　1、它是一种非对称分布；　　2、它有两个自由度，即n1 -1和n2-1，相应的分布记为F（ n1 –1， n2-1）， n1 –1通常称为分子自由度， n2-1通常称为分母自由度；　　3、F分布是一个以自由度n1 –1和n2-1为参数的分布族，不同的自由度决定了F 分布的形状。　　4、F分布的倒数性质：Fα,df1,df2=1/F1-α,df1,df2。

几何分布的期望和方差公式推导

几何分布的期望是1/p，方差公式推导为s^2=【（x1-x）^2+（x2-x）^2+。。。。。。（xn-x）^2】/（n），其中x为平均数。

几何就是研究空间结构及性质的一门学科，而且它是数学中最基本的研究内容之一，与分析、代数等等具有同样重要的地位，并且关系极为密切。

标准正态分布Φ（x）公式

标准正态分布Φ（x）公式是Φ（x）=1–Φ（-x）。标准正态分布是一个在数学、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。

标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1。96～+1。96范围内曲线下的面积等于0。9500，在-2。58～+2。58范围内曲线下面积为0。9900。

几何分布的期望和方差公式推导

几何分布的期望是1/p，方差公式推导为s^2=【（x1-x）^2+（x2-x）^2+。。。。。。（xn-x）^2】/（n），其中x为平均数。

几何就是研究空间结构及性质的一门学科，而且它是数学中最基本的研究内容之一，与分析、代数等等具有同样重要的地位，并且关系极为密切。

超几何分布公式详解

超几何数列是这样一个数列：从第2项起，每一项与前一项的比是一个关于项数n的有理函数。超几何分布的概率公式是一个超几何数列的形式，所以就把这样的分布叫超几何分布。

超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。

超几何分布中的参数是M，N，n，上述超几何分布记作X~H(n，M，N)。超几何分布的模型是不放回抽样。

几何分布公式

几何分布公式：P(ξ=k)=(1-p)。几何分布（Geometricdistribution）是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。

伯努利试验（Bernoulliexperiment）是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验，其特点是该随机试验只有两种可能结果：发生或者不发生。我们假设该项试验独立重复地进行了n次，那么就称这一系列重复独立的随机试验为n重伯努利试验，或称为伯努利概型。单个伯努利试验是没有多大意义的，然而，当我们反复进行伯努利试验，去观察这些试验有多少是成功的，多少是失败的，事情就变得有意义了，这些累计记录包含了很多潜在的非常有用的信息。

正态分布标准转化公式

正态分布标准转化公式：F(x)=Φ[(x-μ)/σ]，标准正态分布是一个在数学、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。

期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，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位置参数均数为0，尺度参数：标准差为1的正态分布。

二项分布公式如何计算

二项分布公式是P=p^k*p^(n-k)。在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布。

在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。如果有两个服从二项分布的随机变量X和Y，就可以求它们的协方差。

高中超几何分布公式

超几何分布公式为：P(X=k)=C(Mk)·C(N-Mn-k)/C(Nn)，超几何分布是统计学上一种离散概率分布，它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。

超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关，超几何分布中的参数是M、N、n，超几何分布记作X~H(n,M,N)。

超几何分布的期望和方差公式

超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。方差公式是V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+…Xn^2*Pn-a^2[这里设a为期望值]。

超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。

标准正态分布函数公式

标准正态分布（英语：standardnormaldistribution，德语Standardnormalverteilung），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。

期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

因为X～N(μ,σ^2),?Y=(X-μ)/σ，所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}。

其中?F(y)为Y的分布函数，F?(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?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