计算总体均值 有多个样本差

总体均值用大写X拔有时用mu,都常见,但很少见小写x拔.样本均值用小写x拔.都是人为设定的,在一本书里统一就行.

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.+

Xi独立且服从X的分布D(Xi)=D(X)X的均值=1/n*(X1+X2+……+Xn)=1/n*X1+1/n*X2+……+1/n*Xn正态分布的线性组合仍服从正态分布D(X的均值)=D[1/n*(X1

记住就行了,可以证明大数定理.

α=0.05,1-α=0.95Ф(x)-Ф(-x)=0.95-->Ф(x)-1+Ф(x)=0.95--->Ф(x)=(1+0.95)/2=0.975查正态分布表Ф(1.96)=0.975--->x=1

2(1-Φ(2)),然后查正态分布表,用的是同分布中心极限定理.不好打,就是把样本均值与总体均值之差标准化,除以σ/√n,然后5也除以这个,因为这个标准正态分布关于Y轴对称,所以就2倍的那个了.

没法打公式,用的图片再问：额....答案是0.3830不过我还是要谢谢你

标准误差＝总体标准差/样本容量的算术平方根＝0.2/根号100＝0.02

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.

答：这二个独立样本的均值差服从N(0,3/10＋3/15)分布,即N(0,0.5)分布,其中的标准差σ＝√0.5=0.7071.所以,原题相当于求N(0,1)分布中绝对值大于0.3／0.7071＝0.

记x0为这5个样本的平均数因为xi服从正态分布N（12,4）故我们有x0服从N(12,4/5)（n个样本取均值后总体均值不变,总体方差变为原来的1/n）故sqrt(5)(x0-12)/2服从标准正态分

x1bar=前一组的均值x2bar=后一组的均值简记为x1和x2x1-x2是正态分布的线性变换,仍然服从正态分布E（x1-x2）=0v（x1-x2）=v（x1）+V（x2）=9/40+9/50得到分布

是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起

刚刚好也在研究这个问题,看了一些其他的答案.顺便贴过来给你看看,不过我虽然知道公式怎么用了.但是还是没有理解为什么一个是除以n,一个是除以n-1样本标准差在真实世界中,除非在某些特殊情况下,找到一个总

这简单,我要有时间,给你做出来再问：给你时间，截至之前做出来都行。我要详细解答再答：请看答案，不知道怎么答案改不过来了，应该是=2X(1-∮(1.44)=2X(1-0.9521)=0.1498

这个不绝对,不过一般选择样本标准差大的,一般认为样本标准差大的包含的信息量大,如在计算某个班级学生的平均成绩时,如果只选尖子生,会发现其标准差要比总体全部考虑时的标准差小,但这样是不合理的.标准差小很

4是方差?x1+..x16~N(12*16,4*16)均值-12=(x1+..x16-12*16)/16P(|均值-12|>1)=P(|x1+..x16-12*16|>16)即求16个样本和的分布同其

方差是只总体中的各个值和平均值之间的波动大小在大学的概率论中总体均值和样本均值是近似相等的!没有那个函数用来表示总体均值和样本均值的差异

样本容量为200的简单随机样本,样本均值X'~N(300,40^2/200)=N(300,8)样本均值落在总体均值正负5以内的概率=P(295

总体均值的区间估计:当总体方差σ已知的时对于给定的置信度1-α(本题为95%,α=0.05)则的置信区间为(X-(σ/√n)Zα/2,X(σ/√n)Zα/再问：你确定是服从正态分布？还有，为什么左边是