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设（x1.Xn）为总体X～N(μ,σ2）的一个样本.则E(1/n*∑(x-X拔)²)是多少(1/n*∑(x-μ)²)
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σ2,意思就是方差.
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扫描下载二维码设X1,X2,X3...Xn为来自正态分布的N(μ,σ^2)的样本,σ^2未知,则均值的置信水平1-α的双侧置信区间为,
问题描述：
设X1,X2,X3...Xn为来自正态分布的N(μ,σ^2)的样本,σ^2未知,则均值的置信水平1-α的双侧置信区间为,要是正确还会加分!
问题解答：
(μ-Z(α/2)*σ/√n,μ+Z(α/2)*σ/√n)ps：α/2为Z的下标；Z(α/2)是上α分位点
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亲爱的同学,你的题目抄写错误或图片拍摄不清晰,老师无法清楚理解题意,请重新核实你的问题再提问,谢谢!
a=4.. 再问： ???????> 再答： ?????????? ???????DZ???????? Xi/0.5~N(0,1) Xi^2/0.25=a *Xi^2 a=4
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服从卡方2；若X1,X2,...,Xn服从N(0,1),且X1,X2,...,Xn独立,则X1+X2+...+Xn服从N(
我头疼,学奥数的伤不起啊
最直接的就是用Cauchy不等式得:(x2+x3+...+xn+x1)(x1^2/x2+x2^2/x3+...+x(n-1)^2/xn+xn^2/x1)≥ (x1+x2+...+x(n-1)+xn)^2.两边除以x2+x3+...+xn+x1 = x1+x2+...+x(n-1)+xn即得.也可以用均值不等式局部放缩:
自由度肯定是2,就是可以转化成两个标准正太分布的平方之和,a,b都是来让后边的两个分布都等于标准正太分布的. 再问： 我自己已经做出来了，不过分还是给你好了……
如果其中最大的数据恰等于数据的平均数x拔,即所有数据都是x拔所以方差为0 再问： 为什么 再答： 因为如果有个数小于x拔，则平均数一定小于x拔，不可能等于的。只有所有数据都是x拔才能保证均值也是x拔
1、矩估计EX=∫xf(x)dx=∫xβx^(β-1)dx=β/(β+1)=x(平均）--β=x(平均)/(1-x(平均）)2、最大似然估计L(β)=TTβxi^(β-1)-->LnL(β)=nLnβ+∑(β-1)Ln(xi)d(LnL(β))/dβ=0--->n/β+∑Ln(xi)=0-->β=n/∑Ln(1/xi)
详细过程点下图查看
X=a(X1-2X2)^2+b(3X3-4X4)^2=U^2+V^2X服从卡方分布--->U~N(0,1),N(0,1)X1,X2,X3,X4是来自正态总体N（0,4）--->EX1=EX2=EX3+EX4=0-->EU=EV=0DU=a(4+4*4)=1--->a=1/20DV=b(9*4+16*4)--->b=1/
由方程x1+x2+x3+…+xn=0可知，方程系数矩阵的秩=1，因此，有这个方程确定的解，其基础解系中所含的解向量个数为n-1．
教你一个做这种题的方法1、你先算当N=2的时候,可以容易证明不等式成立可得到：X1^2/X2+X2^2/X1≥x1+x22、假设当N=K时,不等式成立,这样你就能得到一个条件：X1^2/X2+X2^2/X3+X3^2/X4+…+Xk-1^2/Xk+Xk^2/X1≥X1+X2+X3+…+Xk3、只要在根据这个条件证明当N
设X1,X2,X3,...,XN的平均数为x0=4 5X1+6,5X2+6,...,5XN+6的平均数为 (5X1+6+5X2+6+...+5XN+6)/N=[5(X1+X2+...+XN)+6N]/N=5x0+6=26
设X1,X2,X3…Xn的和为A 设y1,y2,y3…yn的和为B 所以A=5n B=13n 平均数为A+B/n=18n/n=18
设 X1,X2,X3,..,Xn中有a个－2,b个0,c个1．则 -2a + c = -17 4a + c = 37 解得 a = 9 c = 1 X1^3+X2^3+X3^3+.+XN^3 = 9*（－8） + 1 = －71
正态分布的规律,均值X服从N（u,（σ^2）/n）因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）/n,所以X期望为u,方差D(X)=D（X1+X2...Xn）/n^2=σ^2/n
F(1,1)分布
也许感兴趣的知识在数理统计中,样本服从标准正态分布,为什么均值的方差等于1/n?
问题描述：
在数理统计中,样本服从标准正态分布,为什么均值的方差等于1/n?
问题解答：
<img class="ikqb_img" src="http://a.hiphotos.baidu.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=0fdfc03e52debbee40fabac/e4dde7fdfaaf51676d.jpg" esrc="http://a.hiphotos.baidu.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=16e71cc20a76ef2f3bc437e3/e4dde7fdfaaf51676d.jpg" /
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由于正态分布具有对称性,要找a所对应的值,先计算1-a/2得到的值,就是你在正态分布表里面要找的对应的值,如：a=0.10,1-a/2=0.95,这个时候就在正态分布表里面0.95处所对应的数是多少,左边找到1.6,上面找到4,和在一起就是1.64! 希望能帮上你!
通用的公式:2k阶原点矩 = (2k-1)!本题4阶原点矩 = 3!= 3
生成服从标准正态分布（均值为0,方差为1）的随机数.基本语法和rand()类似.randn(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式randn(5) %生成5行5列的随机数矩阵randn([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 再问： 那是randn(2,1)吗再问： 可是答案是randn(1,2)
A-Y N(-1,2)X-Y N(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2 N(0,4/2^2)=N(0,1)选A 再问： 虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊？就是说，为什么可以对XY做运算？ 再答： 这个。。。。。。我表示这个在《概率论》这种类型的书上都会有写的，那个正太分布求和相当于 mu 和 zigma
X1和X2是独立的吧?D(2X1+3X2)=4D(X1)+9D(X2)=4x1+9x1=13 再问： 我也是一直在想是不是独立的。现在的观点也是两者相互独立。谢
你好！定理是当X与Y独立时，X+Y服从正态分布，而当X与Y不独立时，X+Y不一定服从正态分布。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
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.（标准差）=1,n=16,故s.e.（标准误）=0.25
1、x1、x2是否相互独立,与你得出的Δ=X1-X2无关.只与你使用环境有关,与你建模时假设有关,也就是实际情况.2、如果相互独立,标准正态分布的函数也是标正分布,期望与方差根据公式可求的.如果不独立,仍然是正态分布,期望与方差需要协方差,建模时如果实际数据,可以进行假设检验,并统计出一个相关系数.再来求.这样你的问题
先看一下定义,如下,P{X1=0,X2=0}()应该是正泰的概率密度的函数联合概率和独立两个事件A和B的联合概率定义在相同的样本空间中（结果落在A和B中的概率）P(AB)＝P(C) ； 其中：事件C＝A∩B=AB如果A和B是独立的,则：P(AB)＝P(A)P(B)注意：如果我们知道当两个互斥事件中的一个事件发生时另一个
对于选项（A）：两个随机变量X和Y都服从标准正态分布，但它们的和不一定服从正态分布，因为X和Y不是相互独立的．倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布，则可以推出X+Y服从正态分布，否则不一定．故：选项（A）错误．对于选项（B）：题目中已知的是随机变量都服从标准正态分布，但是并没有说这两个随机变量是相互独立的，
打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptive statistics&tests-histogram and stats 出现的窗口右侧最下面有 Jarque-Bera 统计量和其对应的 Probability值,原假设是：序列的分布与正态分布无显著性差异,如果JB值过大,则决绝原假设.
设x平方=y,y服从卡方分布,EY=1,DY=2,EY^2=DY+(EY)^2=2+1=3 再问： 请问一下 卡方分布中 为什么方差D(Y)=2!!谢谢了！！ 再答： 教材上应该有证明过程，EX=N,DX=2N记下来就可以了
很高兴为你解答.你截的图应该不完整,题目中应该交代了X服从标准正态分布吧,即X~N（0,1）所以完整的第一行应该在第一个等号两端同乘1/σ&#178;,当然这里的σ&#178;=1,题目略去了.在同乘1/σ&#178;之后(n-1)S&#178;/σ&#178;~卡方(n-1),这是一个定理,在教材上一般都有证明,但是
是的,因为正态分布中,x>=0 和 x=0和z
两个变量都符合 标准 正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布 N（0,1）,期望E=0,方差 D=1 也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合 正态分布,方差不同,是否独立.两个变量是否独立和他们符合和分布没有关系,不是方差不同就独立,方差相同就不独立
由已知X服从均值为1、标准差（均方差）为2的正态分布，所以X-12～N（0，1），E（X）=1，D（X）=2；由Y服从标准正态分布，所以：Y～N（0，1），E（Y）=0，D（Y）=1；又X、Y相互独立，由正态分布的可加性和正态分布的线性函数依然服从正态，得：Z=2X-Y+3依然服从正态分布，由期望和方差的性质，可算得：
=NORMSDIST(1.85)=NORMSINV(0.49)=NORMDIST(9,5,62,TRUE)=NORMINV(0.83,5,42)=2*TDIST(9,14,1)=TINV(0.35,14) 直接把以上公式复制到单元格可用 ,给分楼主!
当s>0时做变换s=x^2+y^2,t=x/y,求其反函数. 反函数有两支： x=t*sqrt(s/(1+t^2)),y=sqrt(s/(1+t^2)) 以及 x=-t*sqrt(s/(1+t^2)),y=-sqrt(s/(1+t^2)) 然后算雅可比J的时候,算J^(-1)比较方便,然后因为J与J^(-1)互为倒数,
Y=(X-μ)/σ,则Y服从标准正态分布.
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设总体X~N(μ,σ&#178;),从中抽取样本X1,X2,...X16,S&#178;为样本方差,计算P{S&#178;/σ&#178;≤2.04}
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（n-1）S&#178;/σ&#178;服从自由度为（n-1）的卡方分布.这个是关键
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扫描下载二维码设总体X~(μ ,σ^2),(X1,X2,.Xn)是来自总体的一个样本,则σ^2的无偏估计量是
问题描述：
设总体X~(μ ,σ^2),(X1,X2,.Xn)是来自总体的一个样本,则σ^2的无偏估计量是
问题解答：
E(A)=(1/(n-1))E(∑(xi-x)^2)以下仅为记忆方法,可跳过(Xi-u)/σ~N(0,1)=>∑(Xi-u)^2/σ^2~χ(n)鉴于样本均值X的约束性=>∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)=>E(∑(Xi-x)^2/σ^2)=E(χ(n-1))=n-1=>E∑(Xi-x)^2=(n-1)σ^2代入得到E(A)=σ^2=>无偏估计
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依概率收敛于 E(X&#178;)=D(X)+E&#178;(X)=2+4=6E[Σ(Xi-X均值)&#178;/(n-1)]=s&#178;=no&#178;/(n-1)E[Σ(Xi-X均值)&#178;]=no&#178; 再问： 第一题依概率收敛的定义不是P{|Xn-a|无穷，那麼Xi^2的和除以n自然收敛于期望
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·∑Xi) =Cov（1/n·∑Xi,1/n·∑Xi） =1/n^2Cov（∑Xi,∑Xi） =1/n^2∑Var(Xi)
P(X=1)=p P(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a) a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……p)=(p^x1*(1-p)^(1-x1))*(p^x2*(1-p)^(1-x2))……(p^xn*(1-p)^(1-xn))=p
根据两点分布的数字特征可知 EX=p,所以矩估计为其似然函数为显然有&它们均无偏.
根据无偏估计的定义,统计量的数学期望等于被估计的参数,具体到这里就是说E（c*X的平均值）=θ又由期望的性质E（c*X的平均值）=cE（X的平均值）=θ那么E（X的平均值）=θ/c又E（X的平均值）其实就是总体均值,也就是2θ那θ/c=2θ,c就等于1/2 再问： E（X的平均值）是总体均值 再答： 其实是这样的，X的
Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服从参数为2的泊松分布.所以其一阶原点矩A1=2,二阶中心矩S^2=2.所以A2=A1^2+S^2=4+2=6.题目中的
样本均值的期望等于总体期望,此题中为np 样本方差的期望等于总体方差,此题为np（1-p）所以t的期望等于np-np（1-p） np(1-p)
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
用最大似然估计法估计出λ,或用矩估计法来估计可得λ估计量=X拔=（X1+X2+…+Xn)/n最大似然估计法L(λ)=∏【i从1到n】λ^xi*e^(-λ)/xi!lnL(λ)=(x1+x2+…+xn)*lnλ+-nλ-(lnx1!+lnx2!+…+lnxn!)对λ求导,并令导数等于0得（lnL(λ)）'=(x1+x2+
所求数学期望与X～N（0,1）的数学期望相同,为0.
DX拔=DX/n=(b-a)^2/12n 再问： 为什么分母有一个n呢 再答： DX拔=DX/n样本均值的期望=总体的期望样本均值的方差=n分之总体方差
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
f_x(1)(x)=[1-[1-(x-θ+1/2)]^n]/=n(1/2-x+θ)^(n-1),(θ-1/2
首先根据据估计的定义求出b的（一阶）矩估计是n/(∑Xi),它的期望（准确说来不存在）大于b很好证明呀,你看Xi都是可以取零的,也就是说分母可以取到0,期望（均值）当然无穷大了!
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）从而构建产品的概率空间（R ^ N,B（R ^ n）的,P）,其特征在于,所述产品的概率测度P = P1×P1×...
均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n
我来解 !首先 你要搞清楚 s^2是个什么东西 !第二你要搞清楚方差的概念!s^2 就是方差!定义就是2阶中心距!2阶中心距=E(x-E(x)^2)=∑xE(x-E(x)^2)那么也就等与D（x）换句话说就是求方差的一阶中心距 即也就是求随即变量X的方差!所以 E（s^2)=D(x)=∑xE(x-E(x)^2)最后求得
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