μ随机变量X服从正态分布，一般记作N（μ，σ方），其中μ为X的数学期望，σ为标准差，所以正态分布中的μ就是随机变量X的均值。
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。
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。
扩展资料：
服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。
多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
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第1个回答 推荐于2016-12-02
μ随机变量X服从正态分布，一般记作N（μ，σ方），其中μ为X的数学期望，σ为标准差，所以正态分布中的μ就是随机变量X的均值。本回答被提问者采纳
第2个回答 2013-03-23
你的问题太笼统，能否具体一些？
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