高斯概率密度函数

1.单变量正态分布

单变量正态分布概率密度函数定义为：\[\Large\rho (x) = \frac{1}{{\sqrt {2\pi \sigma } }}e{^{ - \frac{1}{2}(\frac{{x - \mu }}{\sigma })^2}}\]

其中，μ为随机变量x的期望，${\sigma ^2}$为x的方差，${\sigma}$为x的标准差。

\[\Large\mu  = E(x) = \int_{ - \infty }^\infty  {xp(x)dx} \]

\[\Large{\sigma ^2} = \int_{ - \infty }^\infty  {{{(x - \mu )}^2}} p(x)dx\]

标签：Large,概率密度函数,高斯,infty,mu,frac,sigma
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