设x1 x2 xn是来自总体N(0,1)的一个样本,X为均值

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/06 02:55:00
设x1 x2 xn是来自总体N(0,1)的一个样本,X为均值
概率论与数理统计:设总体X~N(0,0.25),x1,x2,x3...xn为来自总体的一个样本,见下图;请给出计算过程,

a=4..再问:��Ĺ����>再答:��������ֲ�Ҫ�����DZ�׼��̬�ֲ�Xi/0.5~N(0,1)Xi^2/0.25=a*Xi^2a=4

设X1,X2,…Xn是来自二项分布总体B(n,p)的简单随机样本,.X

因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计,且二项分布的期望为np,方差为np(1-p),故E(.X)=np,E(S2)=np(1-p).从而,由期望的性质可得,E(T)=E(.X)-E(S2)=n

一道求统计量分布的题设X1,X2是来自正态分布总体N(0,s^2)的随即样本,求P[(X1+X2)^2/(x1-X2)^

为了减化记号,用X,Y替代X1,X2.X,Y为服从N(0,s²)的独立随机变量,二者的联合分布密度函数f(x,y)=e^(-(x²+y²)/(2s²))/(2π

设X1,X2.Xn是来自均匀分布总体U(0,c)的样本,求样本的联合概率密度

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问:求具体步骤再答:这已经是

设X1,X2,...Xn是来自正态总体N(μ,σ^2)的简单随机样本

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

设X1,X2,...Xn是来自正态总体X~N(μ,σ^2)的简单随机样本

因为是简单随机样本,所以各样本间相互独立,那么就有:E(X1+X2+……+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+

设X1.X2.Xn是来自正态总体N(3,4)的样本,则1/4倍的Xi-3的平方求和服从的分布为?

由Xi~N(3,4)得Xi-3~N(0,4)得(Xi-3)/4~N(0,4/(4^2))所以(Xi-3)/4~N(0,1/4)

设X1,X2.Xn是来自正态总体N(0,1)的样本,则随机变量Y=C(X1-X2+X3-X4)^2~x^2(1)则常数C

E(X1-X2+X3-X4)=0D(X1-X2+X3-X4)=4D(X)=4χ²(1)D(√c(X1-X2+X3-X4))=c4=1c=1/4如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,

概率论依概率收敛问题设总体X~π(2),X1,X2.Xn是来自总体X的样本,则当n→∞时,1/n ∑Xi^2依

依概率收敛于E(X²)=D(X)+E²(X)=2+4=6E[Σ(Xi-X均值)²/(n-1)]=s²=no²/(n-1)E[Σ(Xi-X均值)

设总体X~n(2,1),X1,X2… X9是来自总体X的一个样本,则X平均在区间【1,2】中取值的概率是()

答案是0.5013总体X~N(2,1),X1,X2…X9是来自总体X的一个样本,则可知X平均~N(2,1/9)从而X平均在区间[1,2]中取值的概率是P(1≤X平均≤2)=P((1-2)/(1/3)≤

概率论与数理统计二题在理工科—数学目里 提了一个问题,“设X1,X2,X3,X4,X5,X6是来自正态总体N(0,4)的

是否是这个http://zhidao.baidu.com/question/549533306.html再问:是,不过已经解决了,谢谢再答:呵呵,没有关系.祝你学习进步,快乐成长.

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,

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

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则样本均值是

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

设X1,X2,X3,X4,X5,X6是来自总体N(0,1)的样本,为什么X1+X2+X3~N(0,3)?

期望值和方差均求和即可,因为这个X1+X2+X3是线性的关系.再问:我想知道是怎么算的?谢谢!再答:E(X+Y)=E(X)+E(Y)方差=E[(X+Y)²]-[E(X+Y)]²=E

设X1,X2.Xn(n>2)为来自总体N(0,a^2)的样本,记Yi=Xi-X的均值,

X1,X2.Xn来自总体为N(0,σ^2)=>∑xi~N(0,nσ^2)=>∑xi/√(nσ^2)~N(0,1)=>[∑xi/√(nσ^2)]^2~x^2(1)=>C=nσ^2

设X1,X2,X3,X4是来自正态总体N(0,4)的样本,令统计量Y

若X1,X2,X3,X4独立,(X1+X2)服从N(0,8),则(1/8)(X1+X2)^2服从卡方1;(X3-X4)服从N(0,8),则(1/8)(X3-X4)^2服从卡方1;当C=1/8时,CY服

设总体X~N(μ,16),X1,X2,...X9是来自该总体的一个样本,求样本方差介于6~14之间的概率

样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2