知道总体均值方差,算样本均值,方差,标准差

对于θ,如果E（θ^）=θ,则θ^为θ的无偏估计.而样本均值可以认为是总体均值的无偏估计,即E（Xˉ）=E(X)=μ而样本方差可以认为是总体方差的无偏估计,即E（S^2）=D(X)=σ^2所以这个题就

总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1)X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+

统计量定义：设X1,X2,X3...,Xn为取自某总体的样本,若样本函数T=T(X1,X2,X3...,Xn)中不含有任何未知参数,则称T为统计量.从统计量的定义可知,任何统计量都是不含参数的,统计量

给你点提示,你就能做出来了,D（X1+X拔）=D（X1）+D（X拔）+2Cov（X1,X拔）式中,D（X1+X拔）=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1

置信水平为1-a的置信区间为[(X-σ/(根号n)Z(a/2),X+[(X-σ/(根号n)Z(a/2)]X为算术平均数a=1-90%=10%Z(a/2)=?(查表可以知道)把数据代入得置信区间!(2)

1.区间估计是建立在无偏点估计的基础上的,要建立总体方差置信区间需要通过知道样本方差在建立.2.样本方差和总体方差通过卡方分布建立关系.3.查表找到相应置信水平的置信界限就可以了.

检验时统计量：Z=(均值-μ0)/(σ/根号n)

首先,样本的概念,然后取为不同的样本均值的总体值的一部分实际上是一个变量,当然,样品的平均值.当样品无穷大,样本均值=群体平均2方差的意思是,因为样本均值实际上是一个变量,当然,方差,因为它是不同的整

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?

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

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·∑X

总体均值是mu,总体方差是sigma,它们是相对于样本均值E(X)和样本方差S^2(X)而言的,总体均值,总体方差是在抽样结果之前就已经知道的,而后两者是根据抽样样本来计算得到的.

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(由于V^2为未知,考虑到S^2是V^2的无偏估计,水平为1-a的置信区间为

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起

因为那毕竟是计算得来的,要实践下.再问：但是样本平均值的期望等於总体的期望值，那麼为何还要用置信区间去估计总体均值的范围？再答：使其更准确些再问：我想问，用z检验或t检验是估计总体的均值还是样本的均值

1.错在D(Xi-X平均)=D(Xi)+D(X平均)这步,因为Xi和X平均不是相互独立的,Xi的取值显然影响X平均2.这个道理其实和1的根本原理是一样的.卡方分布是要考虑自由度的,何谓自由度,就是能自

n=25,α=0.05,查t分布表得0.025的分位数为t(24)=2.0639,计算2.0639×√16/25=1.65112,所以总体均值95%的置信区间为(20-1.65112,20+1.651

均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n

要证明随机变量样本的均值的期望等于总体的期望由样本独立同分布因此各样本期望均为总体的期望,再求和求平均即可.E[1/nΣxi]=1/nΣE[xi]=E[xi]=总体均值如果要问样本的均值为何以概率1收