谁来给我证明下样本方差的期望等于总体的方差
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/06 11:35:23
这应该是区间估计问题,由于总体方差是已知的,同时又是大样本,可参照单个样本平均数的u检验法来进行估计.但题目中没有置信度,无法代你计算.
期望:可以看做是平均值,方差:用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.
方差主要科学实验和工程上,比如不同实验条件下,样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等,在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应,这个区间可能几乎是一点,也可能是一个
n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[
根据定义你就可以看到样本均值的平方和样本的平方的均值不是一个概念,但是很多时候可能他们的分布一样,这得看具体情况,你把定义写出就明白了
你理解得基本正确,但书上也没说错.注意这里说的“一个样本”换句话说就是“任意一组n个数据”.那么对于任意的这样一组数(一个样本),你能算出个平均值(X的一个可能取值),那这个所谓的X不就是个随机变量了
样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当
看错题目了!我晕!先修改如下!E(s^2)=D(x)=∑xE(x-E(x)^2)好好看下中心距和原点距的定义和概念就明白了!
对于标准正态分布的取样,样本均值的期望就是0,样本方差的期望有两种理一种是样本内方差的期望,也就是标准差,是1一种是样本间方差的期望,标准误,公式为:s.e.=s.d./根号n对于本题,s.d.(标准
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差;样本方差的算术平方根叫做样本标准差.样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2],其中,x_表示样本的平均数,n表示样本的数量,^2表示平方,xn表
E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n
是样本均值与方差独立吧?设总体X服从正态分布N(μ,σ^2).X1,X2,...,Xn是来自这个正态总体的一个简单随机样本,则样本均值与样本方差是相互独立的.
均值的话样本期望与总体期望是一样计法的``但不一定相等,因为样本也有可能是有偏的``事后统计的期望当然与理论期望有差异方差的话,样本与总体的有一点区别,就是自由度.如果同样有N个数值,总体会要求考虑所
样本方差是总体方差的无偏估计样本方差是统计量总体方差是参数样本期望没有这个说法
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设X为小明做对的题数,Y为小明的总得分,则Y=2XDY=D(2X)=4DX根据公式算出来的结果要乘以4,不是乘以2
要证明随机变量样本的均值的期望等于总体的期望由样本独立同分布因此各样本期望均为总体的期望,再求和求平均即可.E[1/nΣxi]=1/nΣE[xi]=E[xi]=总体均值如果要问样本的均值为何以概率1收