总体服从正态分布,且已知求σ方的极大似然估计-搜答案-神马作文网

这是前提和假设,不是结论.

Z的分布叫做瑞利（Rayleigh）分布,具体求法：f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有：F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2

并不是很确定这个答案,但是觉得是一个还算有道理的解释.方差=积分（积分（X^2+y^2)*pdf(x正太)*pdf(y正太)dx)dy(上面的式子是由方差的积分定义得到的）.由于xy相互独立,上面的积

是要积分么?标准正态分布的期望是0,方差是1如果是要积分的话你画一个积分符号然后等于0就可以了

设Y的分布函数为F(y),X的密度函数为g(x)则F(y)=P(Y

D因为随机变量X服从正态分布N(0,σ^2),故对称轴为x=0,且P(-2≤X≤0)=0.4,故P(0

不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ～N(0,1),D(U)=1.

1.独立的正态分布的联合分布也服从正态分布.2.没关系.3.去掉独立后,结论不成立.4.由分布密度来判断是否是二维正态分布.

不知你能否看到图片.都写在图片里了.很久没做概率题了.

用定义求解而不是性质,X4次方当成一个g(x)函数,根据定义,E（X4次方）=积分符号g(x)f(x)dx,其中f(x)是标准正态分布的概率密度.用分部积分法求解,不过运算很麻烦.还有另一种解这种复杂

如果x~N(0,1)那么ax~N(0,a^2)再问：谢谢！那么如果已知X(n)是iidN(0,1)随机变量，Y(n)=A(0)X(n-0)+A(1)X(n-1)+A(2)X(n-2)。求Y(n)的概率

E（X）=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

样本均值?那不直接是(X1+.+Xn)/n不过应该不是问这个吧可以说详细点?再问：是等于N（μ，σ^2）吗再答：有完整的题目么？这个X~N（μ，σ^2）意思是总体X服从总体均值为μ，总体标准差为σ的正

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单个个体的值的样本服从正态分布N(μ,σ2)啊,因为是从这个总体中找的X呀.

从正态分布的参数可以知道这个分布的均值是3所以p（2