设总体 , 为来自总体 的样本, 为样本均值,则 .
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 08:17:28
就是两个正态概率密度乘积经济数学团队为你解答,有不清楚请追问.请及时评价.
a=4..再问:��Ĺ����>再答:��������ֲ�Ҫ�����DZ���̬�ֲ�Xi/0.5~N(0,1)Xi^2/0.25=a*Xi^2a=4
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
X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.
所求数学期望与X~N(0,1)的数学期望相同,为0.
根据无偏估计的定义,统计量的数学期望等于被估计的参数,具体到这里就是说E(c*X的平均值)=θ又由期望的性质E(c*X的平均值)=cE(X的平均值)=θ那么E(X的平均值)=θ/c又E(X的平均值)其
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
Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ~N(0,1),D(U)=1.
大数定律:一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1,X2,…,Xn,当方差一致有界时,其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值.这里X21,X22,…,X2n满足大数定律的条件,且EX2i
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.
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
首先有结论:当诸Xi相互独立时,Var(∑Xi)=∑Var(Xi),证明的话用协方差Var(∑Xi)=Cov(∑Xi,∑Xi)=∑Cov(Xi,Xj)=∑Var(Xi)然后可得到:Var(1/n·∑X
样本均值的期望等于总体期望,此题中为np样本方差的期望等于总体方差,此题为np(1-p)所以t的期望等于np-np(1-p)np(1-p)
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,
上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.
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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
X:自由度n=3,标准化Xi即Xi=Xi/σ,χ2(3)=(X1^2+X2^2+X3^2)/σ^2Y:因为已知均值,故自由度n=4-1=3,同理χ2(3)=((Y1-A)^2+(Y2-A)^2+(Y3