正態分佈均值計算公式

正態分佈公式都不會出現a、b，只會出現均值μ和方差σ^2。

二項分佈即n次獨立的伯努利試驗的成功次數服從的分佈。（每次試驗，成功的概率都為p， 0<p<1，重複n此，成功的次數m即服從二項發佈）。

m的均值（期望）的計算方法為，算出m=k的概率P_k，（k=1，……，n），P_k=C(n，k)*p^k*(1-p)^(n-k)， C(n，k)為組合數

期望為∑k*P_k=np。

方差為∑(k-np)^2*P_k=np(1-p)。

當n較大時，由漸進正態性，與正態分佈N(μ， σ^2)很接近（μ=np，σ^2=np(1-p)）。

正態分佈的均值就是期望，你把該密度化成p(x)=1/[(√2π)σ] exp{-(x-μ)²/(2σ²)}形式，其中的μ就是你要求的均值。