总体 N 的样本 则 矩法估计是
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 03:20:32
因为辛钦大数定律说明样本矩以概率1收敛于总体矩,所以当样本容量很大时,这两个可以认为相等
样本均值应服从正态分布
n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[
样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当
选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u
数学思想也可以理解是一种模型或思路
解题思路:本题主要考查统计中的平均数公式以及方差公式的应用。解题过程:。最终答案:D
1.5/(1+2+5+2)=0.52.2/(1+2+5+2)×100=20
用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出
简单地可以这样理解,样本有n个,但是你求方差时用到样本均值x0=1/nΣxi,这个实际上是这n个样本的线性组合,所以算样本离差(注意是离差)时Σ(xi-x0)^2.均值会使得这n个独立变量消去了一个自
矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确
原理还是大数定律,仔细看“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律再问:大数定律只讲了X均值和u的无限接近;没讲到中心矩的问题啊;“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律,你在哪看到的?
是用样本的期望代替总体的期望
参照参考资料的方法,首先求出正态分布90%对应是1.645(可以更精确,我是看正态分布表估计出在1.64~1.65之间,如果要求更精确可用matlab的函数),样本标准差题目给出为90,所以[1500
[10,50]内的数据有2+3+4+5=1414/20=7/10选D
由图可知组距为4那么4*纵坐标=各组频率已知样本容量为200用200*各组频率=各组频数众数:频数中出现次数最多的数答案24平均数:200/5=40中位数:按大小排序,取中间的数(奇)或中间两数之和(
计的基本思想是用样本估计(总体),用样本平均数估计总体的平均数--用样本的方差估计总体的方差
无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值.估计量的数学期望等于被估计参数,则称此为无偏估计.因此,答案是C
∵用样本频率估计总体分布的过程中,估计的是否准确与总体的数量无关,只与样本容量在总体中所占的比例有关,∴样本容量越大,估计的越准确,故选C.
特征,抽样数目,准确,适中,抽样方法