x1,x2,l,xn来自总体x的一个简单随机样本,则样本方差的定义为

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 04:11:48
x1,x2,l,xn来自总体x的一个简单随机样本,则样本方差的定义为
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 ...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

设X1,X2,...Xn为来自正态总体X~N(μ,σ^2)的一个样本,μ已知,求σ^2的极大似然估计.

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)+

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~(μ ,σ^2),μ ,σ^2是未知参数,(X1,X2,.Xn)是来自总体的一个样本,

1、∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)2、样本方差S^2的定义:S^2=(1/(n-1))*∑(Xi-x)^2两者系数比较一下,选择C

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.

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

样本方差 总体方差假定X1,X2,...,Xn为来自总体的重置简单随机样本,总体均值为μ、方差σ^2,Xˉ为样本均值.由

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

设总体X~P(λ),则来自总体X的样本X1,X2.Xn的样本概率分布为

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,

设X1,X2,...Xn+1为来自正态总体X~N(u,)的容量为n的样本,,为样本X1,X2...,Xn的样本均值和样本

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.

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 X1,X2,X3.Xn为来自总体 X的样本,已知总体的分布密度函数为:[f(

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