设x1x2x3--xn是来自总体x的一简单随机样本,则下列估计量中不是总体期望

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/18 10:33:27
设x1x2x3--xn是来自总体x的一简单随机样本,则下列估计量中不是总体期望
概率论与数理统计的题目 设x1,x2,.xn是来自U(-1,1)的样本

U(-1,1)  -->f(x) = 1/2 for -1 < x < 1;&nb

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

设a>0,{Xn}满足X0>0,Xn+1=1/2(Xn+a/Xn) ,n+1是下标,n=0,1,2...,证明:{Xn}

证明:∵x(0)>0且x(n+1)=[x(n)+a/x(n)]/2∴x(n)>0∴由均值不等式知[x(n)+a/x(n)]/2≥√a即x(n+1)≥√a∴数列{x(n)}有下界.(1)又x(n+1)/

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)

设曲线y=x 的n+1次方在点(1,1)处的切线与x轴的交点横坐标为xn,则x1x2x3...xn的值为

求导得y'=(n+1)x^n将x=1代入得切线的斜率为n+1切线的方程为y-1=(n+1)(x-1)令y=0得x=-1/(n+1)+1=n/(n+1)所以xn=n/(n+1)x1x2x3...xn=(

设实数x1x2x3……xn满足

a、b均为常数;b≥0;xi(i=1,2,3,n)的取值范围相同,可视为x1的取值范围.由x1^2+x2^2+x3^2+……+xn^2=b-根号b≤x1≤根号b要求同时满足,联立x1+x2+x3+……

设总体X~(μ ,σ^2),μ ,σ^2是未知参数,(X1,X2,.Xn)是来自总体的一个样本,

1、∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)2、样本方差S^2的定义:S^2=(1/(n-1))*∑(Xi-x)^2两者系数比较一下,选择C

设总体X~EXP(q) (x1,x2,...,xn)是来自X的样本,s2表示样本方差,求E(s2)

E(s^2)=[σ^2/[(n-1)]*E[(n-1)*S^2/σ^2]=[(n-1)*σ^2/(n-1)]=σ^2你这个题发出来确实很独特,我还要先把他解码一下,才能帮你解答.

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X服从0-1分布,X1,X2.XN是来自X的一个样本,试求参数P的极大似然估计值

P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x

设xn

∵xn≤a≤yn∴0≤|xn-a|≤|xn-yn|0≤|yn-a|≤|xn-yn|∴由夹逼定理:lim(n->∞)xn-a=0即:lim(n->∞)xn=alim(n->∞)yn-a=0即:lim(n

设X1 X2…… Xn是来自总体的一个样本 求样本均值 样本方差

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

设X1,X2,.Xn是来自概率密度为 的总体样本,θ未知,求θ的矩估计和极大

矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(