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样本均值的数学期望是总体均值
样本均值
是什么意思?
答:
随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,
样本均值的
抽样分布都将趋于正态分布,其分布
的数学期望为总体均值
μ,方差为总体方差的1/n。这就是中心极限定理(central limit theorem)。设总体共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n...
样本均值
是怎么计算出来的?
答:
随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,
样本均值的
抽样分布都将趋于正态分布,其分布
的数学期望为总体均值
μ,方差为总体方差的1/n。这就是中心极限定理(central limit theorem)。设总体共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n...
样本均值的
抽样分布
答:
不论原来的总体是否服从正态分布,
样本均值的
抽样分布都将趋于正态分布,其分布
的数学期望为总体均值
μ,方差为总体方差的1/n。这也是中心极限定理。最高的是正峰态分布,中间的是正态分布,最低的是负峰态分布:正偏态分布,右尾长,负偏态分布,左尾长:样本容量越大,样本均值越趋近于总体均值 ...
均值与
样本均值
有何不同点和相同点?
答:
N表示大量数据,n表示少量数据,N是总体元素个数,n是样本元素个数。
总体均值
:n个随机变量和的均值等于均值的和。样本均值:随着样本数n的增大,
样本均值的
抽样分布会趋于正态分布,其分布
的数学期望为总体
的期望,方差为总体方差的1/n。总体和样本均值的符号:n =样本容量 u =总体均值 x =样本均值...
两
样本均数
比较,差别具有统计学意义
答:
1、定义不同 样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而
总体均值
又称
为总体的数学期望
或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。2、计算依据不同
样本均值的
计算依据是样本个数,总体均值的计算依据
是总体
的个数。一般情况下样本个数...
样本均值
服从正态分布,能推出
总体
服从正态分布吗?
答:
样本均值的
抽样分布在形状上是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布
的数学期望为总体均值
μ,方差为总体方差的1/n。这就是中心极限定理(centrallimittheorem)。所以,根据中心极限定理,即使样本均值的分布服从正态分布,也不能推出...
平均值
和算术平均值有什么不同
答:
一、算术平均值与平均值的区别:1、定义不同样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而
总体均值
又称
为总体的数学期望
或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。2、计算依据不同
样本均值的
计算依据是样本个数,总体均值的计算依据
是总体
的...
什么是
样本的
方差?
答:
在不重置抽样时,
样本均值的
方差为 (x为平均数)样本均值的抽样分布:是所有的样本均值形成的分布,即μ的概率分布。样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布
的数学期望为总体均值
μ,方差为总体方差的1/...
为什么
样本均值
与样本方差独立?
答:
证明过程如下图:
样本均值
与样本方差是数理统计学中的两个非常重要的统计量 ,且由一般教材可知 ,若
总体
服从正态分布 ,则样本均值与样本方差是相互独立的。
设X1 X2…… Xn是来自
总体
的一个样本 求
样本均值
样本方差
答:
随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,
样本均值的
抽样分布都将趋于正态分布,其分布
的数学期望为总体均值
μ,方差为总体方差的1/n。这就是中心极限定理(central limit theorem)。设总体共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n...
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