设X是总体X的样本均值,试证当c=X时,(Xi-c)^2达到最小-搜答案-神马作文网

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

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.

2(1-Φ(2)),然后查正态分布表,用的是同分布中心极限定理.不好打,就是把样本均值与总体均值之差标准化,除以σ/√n,然后5也除以这个,因为这个标准正态分布关于Y轴对称,所以就2倍的那个了.

本均值的方差=D(X)／10=1.2

X~B(n,p),本题n=2,p=0.3,所以E(样本均值）=np=2×0.3=0.6.

o=根号4=2n=9P{|X拔-μ|/(o/根号n)再问：额，我们还没讲过置信区间，μ=1.3067，答案再答：我后头不是给你写了步骤了3o换成o/3除写成乘了。。。μ/(o/3)=1.961.96*

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

μσ^2/nσ^2

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

正态分布的规律,均值X服从N（u,（σ^2）/n）因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2),正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）

4是方差?x1+..x16~N(12*16,4*16)均值-12=(x1+..x16-12*16)/16P(|均值-12|>1)=P(|x1+..x16-12*16|>16)即求16个样本和的分布同其

u=∫x/（θ-5）dx=x^2/2(θ-5)│(5~θ)=(θ+5)/2而μ‘=x’故（θ‘+5）/2=12得到θ’=19

1.由伽方分布的性质有：\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY（t）.\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ（z）=P{Z<=z}=P{Y&

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

第一个标准正太第二个t（n-1）

E(x)＝p

DX拔=DX/n=(b-a)^2/12n再问：为什么分母有一个n呢再答：DX拔=DX/n样本均值的期望=总体的期望样本均值的方差=n分之总体方差