分别两个正太总体x y 依概率收敛-搜答案-智慧作业帮

用epsilon-delta语言证再问：这个方法用在数学分析里行，可是概率是测度，所以不能直接这样证明。有没有别的方法证呢？再答：就是epsilon-delta语言证，对任意epsilon>0，存在d

依概率1收敛,就是说当n趋向于无穷,Xn取a的概率接近于1.是另一种Xn无限接近与a的方式.大数定理和中心极限定理是后面估计和假设实验的理论依据.从后面的理论你可以更好的体会这个依概率收敛.我如果取样

用定义,考虑退化分布,很容易证.

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)

这里得假设两个正态总体是独立.显然X1Y1,X2Y2,...,XnYn是独立同分布的.(服从什么分布我们不管,大数定律中也没有要求)而E(XiYi)=E(Xi)E(Yi)=0,于是由大数定律可得(1/

P(丨ξ-μ丨

依概率收敛于E(X²)=D(X)+E²(X)=2+4=6E[Σ(Xi-X均值)²/(n-1)]=s²=no²/(n-1)E[Σ(Xi-X均值)

题目没说清a,b到底是什么?是不是说a和b都服从正态分布N(1,1)?如果是的话:简单的理a,b是对称关系,所以P(a>b)=P(b>a)又P（a=b）为零（测度论知识,暂时理解就可以）利用概率为一P

查表,查到随机变量取值为1.5时的分布函数值为Φ(1.5)=0.933193Φ(-0.5)=1-Φ(0.5)=1-0.691462所以P(-0.5

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,

随机变量本质上是一个实值函数,所以它的收敛应该和函数列的收敛去比较.

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X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.5P(XY>0)=P(X>0,Y>0)+P(X0)+P(X再问：X,Y服从正太分布N(0,1),因此P(X>0)=P(Y>0)=0.

1.如果检验问题是看平均值是否随机来自同一正态母体,这句话就不对；2.如果检验问题是比较两个母体间是否存在差异,这句话不算错；但你给的这个句子本身就有毛病：“正太”?再就是光凭本句子还看不出你要解决的

设An={ai|i>=n},n=1,2,.An是有界集,所以存在上确界bn,下确界cn.且有：c1

依概率收敛是对于随机变量来说的.一个随机变量序列（Xn）n>=1依概率收敛到某一个随机变量X,指的是Xn和X之间存在一定差距的可能性将会随着n的增大而趋向于零.而函数收敛是对于函数来说的.是对于任意的

P｛XY=-1｝=P｛X=1,Y=-1}+P｛X=-1,Y=1｝=P｛X=1｝*P｛Y=-1｝+P｛X=-1｝*P｛Y=1｝=3/4*1/4+1/4*3/4=3/8

从已知的条件来看,由于总体的方差未知,同时又都属于小样本,并通过F检验得知两个总体的方差是相等的,因此应该用t检验来推断两个总体的平均数是否存在显著差异,详细过程在此就不便详述了

考的很少,但也不是没可能考,最好花点时间弄懂,不要抱有侥幸心理~~~~~~~