两个独立的正态分布相加减的实际意义是什么?
要理解两个独立的正态分布相加减的实际意义。
首先了解：正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。
C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。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。
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布（可通过求两个正态分布的函数的分布证明），此结论可推广到n个正态分布 。
例如：
设两个变量分别为X,Y，那么E（X+Y）=EX+EY;E(X-Y)=EX-EY
D(X+Y)=DX+DY;D(X-Y)=DX+DY。
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。
综述：要理解两个独立的正态随机变量X, Y相减的实际意义 首先要清楚，这两个随机变量是要定义在同一个样本空间上的。把你这个问题，更宽泛地表达，两个随机变量的和代表什么意思？假设随机变量X、Y服从任意分布，不仅是正态分布。令Z=X+Y。
概率密度函数：f(z)=p(Z<=z)，这个可以看作是随机变量和的意义了，至于x+y的实际意义可以根据随机变量的意义来决定。
最简单的比如说扔骰子的例子，我一次扔色子得到的点数为随机变量X，第二扔得到的点数为Y,那么x+y就代表我前2次扔骰子所得到的点数，当然这里X，Y不服从正态分布，原谅我没有创意的例子，只想到了教科书中重复N次的扔色子的例子。
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。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。
相互独立的正态分布之和是多少?
答：相互独立的正态分布之和还是正态分布，所以X+Y~N(1,3)。解题思路：E(x+y)=E(x)+E(y)=0+1=1 var(x+y)=var(x)+var(y)=1+2=3 x+y~N(1,3)
正态分布相加减规则是什么?
答：正态分布相加减规则：两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布，此结论可推广到n个正态分布。因此，只需求X-3Y的期望方差就可知道具体服从什么正态分布了。只有相互独立的正态分布加减之后，才是正态分布。如果两个相互独立的正态分布X~N(u1,m)，Y~N(u2，n)，那么Z=X±Y仍然服从正太分布，Z...
相互独立的正态分布函数相加减,还是正态分布么?均值和方差的是怎样的...
答：是，比方书X服从N(a,b)，Y服从N(c,d)，那么X+Y服从N（a+b，c+d）X-Y服从N（a-b，c+d）。因为X，Y独立，所以 Var（X-Y）=Var（X）+Var（Y）=2∑ （∑^2）=2（∑^2）一般的，如果∑（大写，不是小写的σ）出现，它代表的就是方差阵：）...
两个正态分布的随机变量相减后的随机变量还是正态分布吗?均值和方差...
答：是正态分布，原因：设X，Y均为正态分布，均值方差分别为uX，uY和varX和varY，则-Y也为正态分布，其均值方差为-uY和varY，所以由两个独立正态随即变量的和仍为正态的，得知X-Y服从均值为X-Y，方差为varX+varY的正态分布。
如何计算两个正态分布的和与积?
答：1、正态分布之间的加减这样的线性计算，包括自己本身乘以一个常数，不会影响其正态分布的性质，所以aX-bY还是服从正态分布。2、看是否独立，也就是X和Y之间的协方差是否为0 如果X和Y独立，且各自的均值为μx和μy，那么合并后的均值为 aμx-bμy 方差为：（aσx）^2+（bσy）^2 如果X和...
正太分布 这两个加起来是什么
答：如果两个相互独立的正态分布X~N(u1, m2)，Y~N(u2，n2)，那么Z=X±Y仍然服从正太分布，Z~N(u1±u2，m2+n2)。正态分布又名高斯分布，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。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...
正态分布相加减规则
答：正态分布是这样进行加减乘除运算的：两个正态分布的任意线性组合仍服从正态分布，此结论可推广到n个正态分布。因此，只需求X-3Y的期望方差就可知道具体服从什么正态分布了。正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个...
两个独立的正态分布的变量相加
答：你好！X+Y是两个随机变量相加，并不是两个概率密度相加，你的理解是错的。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
两个正态分布相加相乘还是正态分布吗?与这两个正态分布是否有关呢
答：相加后仍然是正态分布，只是平均值和标准差可能会改变。相乘后应该就不再是正态分布了。与原来的两个正态分布当然有关。
两个独立的正态分布相加还是正态分布吗?
答：两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X, Y服从相互独立的正态分布, 则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数为fX(x)·fY(y)).若没有独立或服从二维正态分布这样的条件, 则可以有下面这样的反例:设X...
