设X为总体X~N(3,4)中抽取的样本,P(1

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 15:19:23
设X为总体X~N(3,4)中抽取的样本,P(1
概率论 设总体X的概率密度f(x)=(a+1)x^n 0

如果题目没错的话,就是这么做的

总体X具有均值μ,方差σ^2.从总体中取得容量为n的样本,Xˉ为样本均值,S^2为样本方差

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

概率论与数理统计:设总体X~N(0,0.25),x1,x2,x3...xn为来自总体的一个样本,见下图;请给出计算过程,

a=4..再问:��Ĺ����>再答:��������ֲ�Ҫ�����DZ�׼��̬�ֲ�Xi/0.5~N(0,1)Xi^2/0.25=a*Xi^2a=4

设总体X~N(40,25的平方),从总体X中抽取一个容量为100的样本,求样本均值与总体均值之差的绝对值大于5的概率.

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.

设总体x的分布函数为f(x),概率密度函数为f(x),(x1,x2…xn)是来自总体x的一个样本,x(1)和x(n)分别

X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)

设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,则当n→∞时,Y

大数定律:一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1,X2,…,Xn,当方差一致有界时,其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值.这里X21,X22,…,X2n满足大数定律的条件,且EX2i

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则样本均值是

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

设总体X服从正态N(μ,σ²),x1,x2,xn为其总体的样本,求该样本的联合概率密度

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

设总体X~N(0,1),从此总体中取一个容量为6的样本X1,X2...X6,设Y=(X1+X2+X3)的平方+(X4+X

根据线性关系有:(X1+X2+X3)~N(0,3),:(X4+X5+X6)~N(0,3),所以(1/3)*[(X1+X2+X3)^2(的平方)]~X(1)(X是卡方分布符号),(1/3)*[(X4+X

设总体X~N(0.1) X1,X2,.Xn 为简单随机样本,试问该统计量是服从什么分布:{ [ (n/3)-1]* ∑'

首先要有卡方分布(χ2(n)分布)和F分布的基础.如果不知道这两个,需要先翻书复习.根据卡方分布定义,∑''3,i=1''Xi²满足自由度为3的卡方分布∑''n,i=4''Xi²满

设总体X概率密度为f(x)=3/2 *x^2,│x│

n足够大的时候,样本均值的期望不就是X的期望么,用CLT可以证明,叫什么中心极限定理什么的.Y=根号n(样本均值-E(X))/X的标准差服从Normal(0,1)分布也就是根号n倍样本均值,服从Nor

设总体X~N(12,4),x1,x2,x3……x16为样本,X头上一横为样本均值,计算P{丨样本均值-12丨>1}

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

设从总体X~N(u,o^2)中抽取容量为18的样本,u,o^2未知,求P(S^2/o^2

s^2是修正样本方差,那么17*s^2/σ^2符合卡方(17)分布,p(s^2/a^217*1.2052)=1-p(17*s^2/σ^2>20.4884),查表,=1-X^2(17),上分位点α=0.