产生均值为1,方差为0.2的500个正态分布的随机数-搜答案-智慧作业帮

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

分析：这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE（|Z|）=（2/√2π）∫ze^（-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-

真正的|X-Y|的方差要比这样算的小很多...定义I{x>y}=1如果x>y;否则为0I{x

mvnrnd(0,1,100)0为均值,1为方差,100为数据长度

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

对于标准正态分布的取样,样本均值的期望就是0,样本方差的期望有两种理一种是样本内方差的期望,也就是标准差,是1一种是样本间方差的期望,标准误,公式为：s.e.=s.d./根号n对于本题,s.d.（标准

normrnd(1,2^.5,9,10)产生9行10列以1为均值根号2为标准差的随机数,满足正态分布

1、N=10000;Q=[1/31/21/21]'x=sqrt(Q)*randn(1,N);%方程为Q%验证：Px=sum(x.^2,2)/NPx=0.34120.51190.51191.0237%计

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

可以使用如下的函数实现R=normrnd(MU,SIGMA)　（生成均值为MU,标准差为SIGMA的正态随机数）R=normrnd(MU,SIGMA,m)　（生成1×m个正态随机数）R=normrnd

a=1;b=1000;c=5;n=1000;m=2;x=randn(1,n);x=x/std(x)*sqrt(c);x=x-mean(x)+m;index=find(x>=a&x

y=randn(1,2500);y=y/std(y);y=y-mean(y);a=0;b=sqrt(5);y=a+b*y;就得到了N(0,5)的高斯分布序列.MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MA

楼主,这个平均功率应该是0.5吧高斯白噪声的平均功率等于其方差,这是一条结论,记住就好啦~再问：再追加句我现在用的加性高斯白噪声是复数域的复高斯白噪声，那么平均功率是不是应该是2倍的方差呢？您所说的是

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

我只知道1－1＝0

P(X

是randntemp=randn(1000,1);

andn(m,n)产生标准差为1,均值为0大小为mxn的矩阵如果要差生序列,那么将m或n设为1就形了根据正态分布的特性,A*rand(m,n)+B,就能产生标准差为A,均值B的随机矩阵根据你的要求a=

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

假设用x(t)表示白噪声,0均值是指：E（x(t)）=0,也就是随机变量的数学期望为0.从你的问题可以看出,这里的高斯白噪声应该一个多维的随机变量.对于任何一个白噪声,都可以进行0均值化处理.