xi是一个同分布的随机变量序列 方差存在 i-j大于2时独立证明xi服从大数分布
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 08:24:33
几何分布期望为5的话,其参数p=1/5=0.2,对应单个随机变量方差DX=(1-p)/p^2=20从而DY=DX/n=20/n
n=2时,p(x1=1)=1/2,∴p(x1=奇数)=1/2,即p(x2=1)=1/2=>p(x2=0)=1-p(x2=1)=1/2,∴n=2时结论成立假设对n结论成立,下面考虑n+1的情况即p(x1
选A要满足切比雪夫大数定律,必须要求Xi的方差存在(一致有界)当然,D(Xi)存在蕴含了E(Xi)存在简单一点的方法就是排除对B选项,E(Xi)=∑{k=1,∞}k/[k*(k+1)]=∑{k=1,∞
这是三个变量,不是有固定值的数字三个全部服从相同的概率分布举个例子1~10随机抽取个数字X1你其实并不知道X1到底是多少X1服从分布就是以10%的概率取到1~10任何一个数X2如果说和X1的分布相同,
F(x)为分布函数,特征为:1.F(-∞)=0,F(+∞)=1;2.F(X)>=0;3.对于任何x1
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由林德贝格中心极限定理lim(n->∞)P{{(∑Xi-nμ)/[n^(1/2)*σ]}>x}=1-Φ(x).其中Φ(x)是标准正态分布的分布函数.
x1^2+x2^2服从自由度2的卡方分布.
EX=E(1/n∑xp)=1/n∑E(xp)=μDX=D(1/n∑xp)=1/n²D(∑xp)=1/n²∑D(xp)=σ²/n相关系数就是协方差和2个变量方差的积平方根的
中心极限定理(centrallimittheorem)是概率论中讨论××随机变量××序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分
用定义做就行lim(n->∞)P{[∑(1,n)Xi-n*E(Xi)]/[√n*√D(Xi)]≤x}=Φ(x)因为Xi~P(λ),所以E(Xi)=D(Xi)=λ,代到上式lim(n->∞)P{[∑(1
解题思路:本题主要考查几何槪型的概率的计算,利用向量数量积的意义,确定P的轨迹是解决本题的关键.解题过程:
记Y=∑(Xi-X)².X,Y一般不是相互独立的.例如n=3,X1,X2,X3都服从-1,1两点均匀分布.可以算得P(X=1)=(1/2)³=1/8.P(Y=0)=3·(1/2)&
解答过程如图,写出Z1,Z2取值与X,Y取值的关系就可计算了.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
密度函数就是分布函数直接求导来的,你直接相乘没有任何道理,因为这是连续型随即变量不是离散型查看原帖
注意到相同下标的X不独立,不相同下标的X相互独立,则该题就解决了
答案是0.6再问:我填2/3可以吗再答:不行,D(x)就是0.6,要步骤先采纳再问:为什么,我明明算了2/3啊再答:这是一个公式,涉及到一点课外的知识
cov(X1,Y)=1/n·∑(i=1~n)cov(X1,Xi)=1/n·cov(X1,X1)=(λ^2)/n所以,选A再问:cov(X1,X2),cov(X1,X3),cov(X1,X4)…cov(
E(Xn)=0×0.5+2×0.5=1E(X)=∑(1~n)E(Xi)/(3^i)=∑(1~n)1/(3^i)∑(1~n)1/(3^i)是一个等比数列,公比1/3,用等比求和公式得E(X)=1/2D(