设x1x2xn是来自EXP(λ)的简单样本

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/19 06:00:39
设x1x2xn是来自EXP(λ)的简单样本
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xa(t)=exp(-1000*abs(t));,怎么用matlab球Xa(jΩ)呀?

假设t=-10:1:10 xa=exp(-1000*abs(t));figure,plot(t,xa)

【条件表达式】若有条件表达式(exp) a-- :b++,则以下表达式和表达式(exp)完全等价的是( ).A)(exp

选择C;在C语言中真用1表示,假用0表示;解析:条件表达式(exp)?a--:b++执行过程为:判断(exp)是否为真,如果为真则执行a--,即最终结果也为a--;若为假,则执行b++,即最终结果为b

设X1 X2 ...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X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X(

xi独立同分布F1x=MAX(x1,x2,.)=(f(x,λ))^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了,但是要注意指数分布当x《0时f=0

若有条件表达式(exp)?a++:b--,则以下表达式中能完全等价于表达式(exp)的是( ).A.(exp==0)

B原因如下exp是一个变量.这个条件表达式的意思是,如果(exp)为真,则执行a++,否则执行b--.而只要变量exp的值不为0(也就是false),(exp)都为真(true).比如exp==2或者

数学中exp是计算什么的?

exp表示指数函数,如e^x=expx

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)+

exp是哪个 单词分类 的缩写

exp是高等数学里以自然常数e为底的指数函数全称Exponential(指数曲线).exp还有export(出口的意思)当然,还有;expression表示;express表示;等等一类意思再问:我学

设某仪器由两个部件构成,X与Y分别是这两个部件的寿命,已知(X,Y)的联合分布函数为:F(x,y)=1-exp{-0.5

再问:�����Ҿ�������FX��x)����ô�õ�1-e^-0.5x�ġ�����再答:

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.

EXP.产品是美国的

12月4号失效

exp

EXPdate[医][=expirationdate]失效期;expdate截止日期

exp(x)是啥子意思?

底数为e,指数为X

exp是e的指数函数吗?

为了平衡吧,一般用exp都是指数比较长的情况.

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