扰动项服从正态分布
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/30 19:40:19
E(Y)=E(200X185)=2185,D(Y)=200²D(X)=100²,P{2070<P<2300}=P{(2070-2185)/100<(Y-2185)/100<(230
随机变量X的概率密度函数为:{[1/sqrt(2pi)δ]}*exp[-(x-u)^2/(2*δ^2)]被称之为标准正态分布.
使用=NORMINV(RAND(),均值,标准差),就可以产生正态随机数据了.
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你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算
X和Y不相关
Y=(X-μ)/σ,则Y服从标准正态分布.
X服从正态分布,则X的平方服从卡方分布.
j-b检验,即雅克贝拉检验还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,都是用来检验分布的.游程检验也可以用来检验分布.
卡方拟合优度检验或者正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布.你的表述:有的时间点是有的不是正态,这是错误的.分布是数据集合表现出来的特征,你可以说有异常点就是跟其他数据所体现出来的样子格格不入.
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.
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.
H0:价值差额服从正态分布;H1:价值差额不服从正态分布由于正态分布的两个参数μ和б未知,所以首先根据样本数据给出估计.由样本数据算出μ=(2.4995*3+7.4995*27+……42.4995*2
(u1+u2,σ1^2+σ2^2)^代表平方哈,这是正态分布的可加性吧再问:那X-Y呢?谢谢你啊,要考试了其实是想知道X+Y与X-Y的方差相不相等。麻烦帮个忙再答:相等的,当X,Y不独立,D(X+(或
打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应
这个性质主要是针对线性回归和OLS(普通最小二乘法)估计量而言的,举个简单点的例子:y=xβ+u(当然,y,x,β和u都可以是矩阵/向量),其中系数β都是真值(也就是确定量而不是随机变量,不存在分布之
就是满足正态分布的性质.
kolmogrovsmirnov检验就是一种拟合优度检验,不知道你的检验模型是什么再问:就是用的ks检验,只是分析出来我不懂怎么看这些参数来判断是否服从正态
正态分布加一个常数,还是符合正态分布,只是期望值加上了这个常数N(0,σ²)+C~N(C,σ²)一个随机变量符合正态分布,我们可以画出其函数图像让其每个数都加上一个常数,只会让函数
当然也可用辅助函数法(二重积分换元)直接得出倒数第三行的公式.