样本均值是总体均值的无偏估计量

对于θ,如果E（θ^）=θ,则θ^为θ的无偏估计.而样本均值可以认为是总体均值的无偏估计,即E（Xˉ）=E(X)=μ而样本方差可以认为是总体方差的无偏估计,即E（S^2）=D(X)=σ^2所以这个题就

总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1)X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+

Xi独立且服从X的分布D(Xi)=D(X)X的均值=1/n*(X1+X2+……+Xn)=1/n*X1+1/n*X2+……+1/n*Xn正态分布的线性组合仍服从正态分布D(X的均值)=D[1/n*(X1

统计量定义：设X1,X2,X3...,Xn为取自某总体的样本,若样本函数T=T(X1,X2,X3...,Xn)中不含有任何未知参数,则称T为统计量.从统计量的定义可知,任何统计量都是不含参数的,统计量

E(样本均值)=总体均值=200.E(样本方差)=(50^2)/100=25P{|y-200|

给你点提示,你就能做出来了,D（X1+X拔）=D（X1）+D（X拔）+2Cov（X1,X拔）式中,D（X1+X拔）=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1

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

标准误差＝总体标准差/样本容量的算术平方根＝0.2/根号100＝0.02

推荐中国科大陈希孺教授的名著《概率论与数理统计》,相当明了》再问：十分感谢您的关注，书的电子版我有了..呵呵可是由于我对这块知识并不了解，是否能指明所在章节呢？就是提到平均值的标准差的公式推导出的章节

样本是固定的一组数,已经知道了他们的均值,不存在期望这一说法,期望是针对不确定的随机变量来说的.再问：样本均值，不是样本值再问：样本均值是一个估计量，它的观察值才是数值不是吗再答：不是，样本均值不能说

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

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起

因为那毕竟是计算得来的,要实践下.再问：但是样本平均值的期望等於总体的期望值，那麼为何还要用置信区间去估计总体均值的范围？再答：使其更准确些再问：我想问，用z检验或t检验是估计总体的均值还是样本的均值

刚刚好也在研究这个问题,看了一些其他的答案.顺便贴过来给你看看,不过我虽然知道公式怎么用了.但是还是没有理解为什么一个是除以n,一个是除以n-1样本标准差在真实世界中,除非在某些特殊情况下,找到一个总

方差是只总体中的各个值和平均值之间的波动大小在大学的概率论中总体均值和样本均值是近似相等的!没有那个函数用来表示总体均值和样本均值的差异

样本容量为200的简单随机样本,样本均值X'~N(300,40^2/200)=N(300,8)样本均值落在总体均值正负5以内的概率=P(295

总体均值的区间估计:当总体方差σ已知的时对于给定的置信度1-α(本题为95%,α=0.05)则的置信区间为(X-(σ/√n)Zα/2,X(σ/√n)Zα/再问：你确定是服从正态分布？还有，为什么左边是

均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n

这是服从什么分布的啊.?这个不可能没说吧?如果是正态分布的话2X2-X1-X应该服从的是标准差的无偏估计吧怎么会是数学期望.这是服从什么分布啊.?再问：对是正态分布。结果是不是等于o啊？？再答：结果不