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B1 2025.02.24 13:25

我們來分步解決這個問題，這個問題似乎涉及到機率密度函數的理解。步驟1：確認問題的給定條件給定的問題是： $y = \frac{1}{(2 π)^{1 / 2}} \exp (- \frac{z^{2}}{2})$ 這個形式是假設 $y$ 是標準常態分佈（標準正態分佈）的概率密度函數，對應於任意的 $z$ 值。步驟2：了解標準正態分佈標準正態分佈的概率密度函數為： $f (z) = \frac{1}{\sqrt{2 π}} e^{- \frac{z^{2}}{2}}$ 這個函數用來計算給定 $z$ 值附近取值的可能性（機率密度）。步驟3：理解對應 $N = 2$ 的意義問題中提及 $N = 2$ ，這很可能是在談論標準差或其他統計數據的確定範圍： - 標準正態分佈的 $- 2 \leq z \leq 2$ 范圍內覆蓋約95%的數據。步驟4：解釋其他註記問題中還有一些手寫的註記，也許是詳細步驟或討論點： - 確保理解註記中提及的計算，比如選擇 $f (z)$ 或與 $z$ 有關的其他變數定義。 - 在這個範例中，確保知道 $y$ 相對於不同 $z$ 值的變化，尤其是標準分佈內的 $z$ 值計算。若有具體想問的部分或者其他附帶問題，可以直接指出，我們可以進一步探討計算或概念。

匿名

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我們來分步解決這個問題，這個問題似乎涉及到機率密度函數的理解。步驟1：確認問題的給定條件給定的問題是：

y = \frac{1}{(2 π)^{1 / 2}} \exp (- \frac{z^{2}}{2})

這個形式是假設

y

是標準常態分佈（標準正態分佈）的概率密度函數，對應於任意的

z

值。步驟2：了解標準正態分佈標準正態分佈的概率密度函數為：

f (z) = \frac{1}{\sqrt{2 π}} e^{- \frac{z^{2}}{2}}

這個函數用來計算給定

z

值附近取值的可能性（機率密度）。步驟3：理解對應

N = 2

的意義問題中提及

N = 2

，這很可能是在談論標準差或其他統計數據的確定範圍： - 標準正態分佈的

- 2 \leq z \leq 2

范圍內覆蓋約95%的數據。步驟4：解釋其他註記問題中還有一些手寫的註記，也許是詳細步驟或討論點： - 確保理解註記中提及的計算，比如選擇

f (z)

或與

z

有關的其他變數定義。 - 在這個範例中，確保知道

y

相對於不同

z

值的變化，尤其是標準分佈內的

z

值計算。若有具體想問的部分或者其他附帶問題，可以直接指出，我們可以進一步探討計算或概念。

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