设总体X-N(0,),X1-X6是来自X的样本,则Y服从的分布是

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 01:24:46
设总体X-N(0,),X1-X6是来自X的样本,则Y服从的分布是
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

设X1,X2,...,X6为来自正态总体N(0,σ^2)的一个样本,随机变量Y=c[(X1+X2+X3)^2+(X4+X

服从卡方分布,可以从x2的定义中知道,自由度为6,因为从x1到x6c的值不太清楚.

设(X1,X2,...,Xn)为总体X~N(0,1)的一个样本,X拔为样本均值,S^2为样本方差,则有( )

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

概率论题目设X1,X2,…,x6为来自正态总体N(0,o^2)的一个样本,随机变量Y=c[(X1+X2+X3)^2+(X

服从卡方分布.χ²√c(x1+x2+x3)属于标准正态分布D(√c(x1+x2+x3))=3cσ²=1c=1/3σ²自由度为2.再问:c前面那个符号是什么??再答:根号√

设X1X2X3X4是取自总体X~N(0,o^2)DE的样本,则统计量y=(x1+x2)^2/(x3-x4)^2服从自由度

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X服从N(0,1),(X1,X2,X3,X4,X5,X6)为来自总体X的简单随机样本,Y=(X1+X2+X3+)^2

(X1,X2,X3,X4,X5,X6)为来自总体X的简单随机样本所以(X1+X1+X3)~N(0,3)(X4+X5+X6)~N(0,3)所以而1/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1/√3(X4

设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,则当n→∞时,Y

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

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

设总体X~N(0,1),从此总体中取一个容量为6的样本X1,X2...X6,设Y=(X1+X2+X3)的平方+(X4+X

根据线性关系有:(X1+X2+X3)~N(0,3),:(X4+X5+X6)~N(0,3),所以(1/3)*[(X1+X2+X3)^2(的平方)]~X(1)(X是卡方分布符号),(1/3)*[(X4+X

设总体X~N(0,σ^2),X1、X2为X的样本,求证(X1+X2)^2/(X1-X2)^2服从分布F(1,1)

N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理:X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1

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

设总体X,Y均服从N(0,σ2),(X1,X2,X3)和(Y1…Y4)分别来自总体X,Y的样本,A为(Y1…Y4)的样本

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

设总体X~N(0,σ^2),参数σ>0未知,X1,X2,…Xn是取自总体X的简单随机样本(n>1)

(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的