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设x1x2xn是来自总体
设X1
,
X2
,…,
Xn是来自总体
X~b(m,p)的样本,其中参数m已知,求证: 统计量...
答:
【答案】:解答:EX=mp=(
x1
+
x2
+...+
xn
)/n 所以p的矩估计量为(x1+x2+...+xn)/(mn)而E[(x1+x2+...+xn)/(mn)]=(E(x1)+E(x2)+...+E(xn))/(mn)=p 所以是无偏估计.
设X1
,
X2
,…,
Xn是来自总体
X~U(-1,1)的样本,求样本均值的方差._百度...
答:
D(Xˉ)=[D(
X1
)+D(
X2
)+...+D(
Xn
)]/n^2=D(X)/n=1/(3n).
数理统计问题,
设X1
,
X2
,...,
Xn是来自
正态
总体X
~N(μ,σ²)的一个简单...
答:
数理统计问题,
设X1
,
X2
,...,
Xn是来自
正态
总体X
~N(μ,σ²)的一个简单随机样本,求常数C的值,使^σ²=C∑n-1,i=1(Xi+1-Xi)²是σ的无偏估计量。... 数理统计问题,设X1,X2,...,Xn是来自正态总体X~N(μ,σ²)的一个简单随机样本,求常数C的值,使^σ²=C∑n-1,i=1(Xi+1-Xi)...
概率论:
设x1
,
x2
,...
xn是来自总体
P(λ)的样本,X非是样本均值,D(X非...
答:
原因:D(kX)=k^2*D(X)D(X1+X2+XX+Xn)=D(X1)+D(X2)+XX+D(Xn) 因为X1,X2,Xn相互独立。
设X1,
X2,Xn是来自泊松分布P(λ)的一个样本,E与S2分别为样本均值与样本方差,试求E(X)、D(X)、E(S2)。
设X1
,
X2
,…,
Xn是来自
正态
总体
N(μ,σ2)的简单随机样本.其中参数μ和...
答:
因为
X1
,X2,…
,Xn是来自正
态
总体
N(μ,σ2)的简单随机样本,且μ和σ2未知,故H0:μ=0的t检验统计量为:.X?μSn.又因为Q2=ni=1(Xi?.X)2=(n-1)S2,所以 S=Qn?1.从而,H0:μ=0的t检验统计量为:.X?μSn=.XQn(n?1).故答案为:.XQn(n?1).
设X1
,
X2
,…,
Xn是来自总体
X的容量为n的简单样本.(1)
设总体
X~N(μ,0.92...
答:
(1)因为
总体
的方差已知,故故.
X
-μσn~N(0,1),从而μ的双侧对称置信区间的长度为:2×σ0n×z0.025.依题意,n应该满足:2×σn×1.96≤1,故 n≥2×σ×1.96=3.528,从而 n≥3.5282=12.446784,故 n≥13,即样本容量至少为13. (2)H0:μ≥μ0=4.00,H1:μ<μ0...
单选题:
设X1
,
X2
..
Xn是来自总体
X的样本,X~N(u,1),则选哪个啊
答:
应该选C,
X
~N(u,1/n) 。因为根据林德伯格列维定理成立的条件: (1)随机变量独立同分布 (2)具有有限的期望、方差,选项中只有C满足所有条件,所以应该选择C项。林德伯格列维定理,是棣莫佛-拉普拉斯定理的扩展,讨论独立同分布随机变量序列的中央极限定理。它表明,独立同分布、且数学期望和方差有限的...
设X1
,
X2
.
Xn是来自
均匀分布
总体
U(0,c)的样本,求样本的联合概率密度_百度...
答:
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)
设x1
,
x2
...
xn是来自总体
X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ...
答:
设x1
,
x2
...
xn是来自总体
X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ,1).(1)求μ的置信度为0.95的区间估计(2)求X的数学期望的置信度为0.95的区间估计... 设x1,x2...xn是来自总体X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ,1). (1)求μ的置信度为0.95的区间估计(2)求X的数学期望的置信度...
设X1
,
X2
,…,
Xn是来自总体
卡方分布的样本,求样本均值的期望和样本均值的...
答:
均值的期望=原期望 均值的方差=原方差/n
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