正态分布方差越大图像越怎么样，正态分布函数图像方差越大

正态分布的方差是什么?

1、正态分布方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。

2、正态分布的方差的公式：f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]。正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。

3、正态分布一种概率分布，也称“常态分布”。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ^2）。

如何理解正态分布曲线的均值和方差?

1、正态分布的平均值（mean）就是μ。 正态分布的方差（variance）是指数据分布离散程度的度量，用来衡量数据的分散程度。正态分布的方差是σ^2。

2、在正态分布中，均值是数据的中心位置，表示数据的平均值；方差是数据的离散程度，表示数据的分散程度。

3、σ2：方差，数据的分散程度。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。

4、设X为随机变量，X1，X2，...Xi，...，Xn为其n个样本，DX为方差。根据方差的性质，有D(X+Y)=DX+DY，以及D(kX)=k^2*DX，其中X和Y相互独立，k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。

正太分布方差越大会怎么样?

1、方差越大正态分布图越高瘦。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。

2、方差（σ^2）表示数据的离散程度：在正态分布曲线中，方差决定了曲线的陡峭程度。方差越大，曲线越扁平，表示数据的离散程度越高；方差越小，曲线越陡峭，表示数据的离散程度越低。

3、方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。