第3章-正态分布时的统计决策(共18页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上第3章 正态分布时的统计决策在统计决策理论中，涉及到类条件概率密度函数。对许多实际的数据集，正态分布通常是合理的近似。如果在特征空间中的某一类样本，较多地分布在这一类均值附近，远离均值点的样本比较少，此时用正态分布作为这一类的概率模型是合理的。另外，正态分布概率模型有许多好的性质，有利于作数学分析。概括起来就是：（1） 物理上的合理性（2） 数学上的简单性下面重点讨论正态分布分布及其性质，以及正态分布下的Bayes决策理论。3.1 正态分布概率密度函数的定义及性质1单变量正态分布定义： （3.1-1）其中：为随机变量x的期望，也就是平均值； 为x的方差，为均方差，又称为标准差。 （3.1-2） （3.1-3）概率密度函数的一般图形如下：具有一下性质： （3.1-4）从的图形上可以看出，只要有两个参数就