若总体x的期望为1,x1...x4是来自这个总体的一个简单随机样本,则样本均值

这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1

你理解得基本正确,但书上也没说错.注意这里说的“一个样本”换句话说就是“任意一组n个数据”.那么对于任意的这样一组数（一个样本）,你能算出个平均值（X的一个可能取值）,那这个所谓的X不就是个随机变量了

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

所求数学期望与X～N（0,1）的数学期望相同,为0.

X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)

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

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ～N(0,1),D(U)=1.

(X1,X2,X3,X4,X5,X6)为来自总体X的简单随机样本所以(X1+X1+X3)~N(0,3)(X4+X5+X6)~N(0,3)所以而1/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1/√3(X4

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

设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即f(x,λ)=λexp(-λx)求X(1)和X(n)_百度知道设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分

根据线性关系有：（X1+X2+X3）~N（0,3）,：（X4+X5+X6）~N（0,3）,所以(1/3)*[（X1+X2+X3)^2（的平方）]~X(1)(X是卡方分布符号),(1/3)*[（X4+X

N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理：X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1

1、E(X')=u,D(X')=σ2/n,E(S2)=DX,2、最大似然估计：a=-1-n/(lnx1+lnx2+...+lnn)矩估计：a=(1-2X')/(X'-1)X'代表X-好多符号显示不了,

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

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1、矩估计EX=∫xf(x)dx=∫xβx^(β-1)dx=β/(β+1)=x(平均）--β=x(平均)/(1-x(平均）)2、最大似然估计L(β)=TTβxi^(β-1)-->LnL(β)=nLnβ

我来解!首先你要搞清楚s^2是个什么东西!第二你要搞清楚方差的概念!s^2就是方差!定义就是2阶中心距!2阶中心距=E(x-E(x)^2)=∑xE(x-E(x)^2)那么也就等与D（x）换句话说就是求

因为正态分布具有再生性,就是由这些样本经过变形组成的样本空间,仍然服从正态分布N(2,4),则E(X)=2,D(X)=4则E[(X1+X2+X3+X4)/4]=1/4[E(X1)+E(X2)+E(X3

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