总体服从正态分布但是用矩估计算出的方差不是无偏估计?
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/16 04:58:45
=NORMDIST(4,4,4,1)-NORMDIST(-3,4,4,1)
这是前提和假设,不是结论.
随机变量X的概率密度函数为:{[1/sqrt(2pi)δ]}*exp[-(x-u)^2/(2*δ^2)]被称之为标准正态分布.
不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ~N(0,1),D(U)=1.
不知你能否看到图片.都写在图片里了.很久没做概率题了.
E(X)=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)
这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.
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
H0:价值差额服从正态分布;H1:价值差额不服从正态分布由于正态分布的两个参数μ和б未知,所以首先根据样本数据给出估计.由样本数据算出μ=(2.4995*3+7.4995*27+……42.4995*2
服从F(1,1)分布总体Y服从正态分布N(0,a),x1,x2,x3,x4为其样本.这句话说明了x1,x2,x3,x4相互独立,且都服从正态分布N(0,a),又由于独立的两态分布随机变量的线性组合仍是
就是满足正态分布的性质.
http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=116082&do=blog&id=217991
1,P(0.02
转化为标准正态分布查表.请采纳,谢谢!再问:那个第二步是怎么来的再问:你学错了再问:写再答:
选择哪个统计量关键要看你想做些什么统计分析?你想做的是假设检验吗?若是假设检验,你想检验的是均值还是方差?还有,总体所服从的正态分布均值是否已知?
单个个体的值的样本服从正态分布N(μ,σ2)啊,因为是从这个总体中找的X呀.
P{|X|≤1}=P{-1≤X≤1}=P{-1-1≤X-1≤1-1}=P{-2≤X-1≤0}=P{-2/5≤(X-1)/5≤0}=Φ(0.4)-0.5
P{|X|≤1}=P{-1≤X≤1}=P{(-1-2)/5≤(X-2)/5≤(1-2)/5}=P{-3/5≤(X-2)/5≤-1/5}=Ф(-0.2)-Ф(-0.6)=1-Ф(0.2)-1+Ф(0.6