x1,x2xn是来自总体(0,2)的样本,E(x-)
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/28 18:05:54
a=4..再问:��Ĺ����>再答:��������ֲ�Ҫ�����DZ���̬�ֲ�Xi/0.5~N(0,1)Xi^2/0.25=a*Xi^2a=4
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
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.
为了减化记号,用X,Y替代X1,X2.X,Y为服从N(0,s²)的独立随机变量,二者的联合分布密度函数f(x,y)=e^(-(x²+y²)/(2s²))/(2π
再问:���ﲻ����再答:���Ǵ�n��X��ѡ��k������1�ĸ�����ϵĸ���
所求数学期望与X~N(0,1)的数学期望相同,为0.
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√
均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问:求具体步骤再答:这已经是
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
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)+
E(X1-X2+X3-X4)=0D(X1-X2+X3-X4)=4D(X)=4χ²(1)D(√c(X1-X2+X3-X4))=c4=1c=1/4如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,
(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
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
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
期望值和方差均求和即可,因为这个X1+X2+X3是线性的关系.再问:我想知道是怎么算的?谢谢!再答:E(X+Y)=E(X)+E(Y)方差=E[(X+Y)²]-[E(X+Y)]²=E
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
样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2
均值=(X1+X2+.+Xn)/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n
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
主要涉及更高的概率论,测度论,坏的类型,在这个粗略的告诉我首先构建在R的概率测度P1(N(0,1)分布),无论是A属于B(R),这样的P(A)=N(01)在A点的密度,概率空间(R,B(R),P1)从