均值的期望与总体期望
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/14 16:36:16
这应该是区间估计问题,由于总体方差是已知的,同时又是大样本,可参照单个样本平均数的u检验法来进行估计.但题目中没有置信度,无法代你计算.
对不同的数值求期望,举例说明就是如果以P概率得到X,以1-p的概率得到y,那么期望效用就是p*U(X)+(1-P)*U(Y);期望值效用当然是先算收入的期望值p*X+(1-P)*Y,这个数值的效用也当
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.+
期望是:1、数学期望按照定义,离散随机变量的一切可能取值与其对应的概率P的乘积之和称为数学期望,记为E.如果随机变量只取得有限个值:x,、瓜、兀2、1决定可靠性的因素常规的安全系数是根据经验而选取的,
你理解得基本正确,但书上也没说错.注意这里说的“一个样本”换句话说就是“任意一组n个数据”.那么对于任意的这样一组数(一个样本),你能算出个平均值(X的一个可能取值),那这个所谓的X不就是个随机变量了
解题思路:1、根据独立性求出概率。2、求出随机变量可能的取值再求出概率写出分布列。解题过程:
所求数学期望与X~N(0,1)的数学期望相同,为0.
“随机变量的均值”不是专业的表述.虽然英文有时也用mean表示数学期望,但是中文一般不这样说.随机变量的取值和广义密度函数(或者CDF的广义微分)乘积的Lebesgue积分称为数学期望.可以参考wik
选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u
E(x`^2)=(E(x`))^2+D(x`)x`表示样本均值E(x`)=uD(x`)=总体方差/n再问:均值的方差是1/ND(X)right?再答:嗯
样本是固定的一组数,已经知道了他们的均值,不存在期望这一说法,期望是针对不确定的随机变量来说的.再问:样本均值,不是样本值再问:样本均值是一个估计量,它的观察值才是数值不是吗再答:不是,样本均值不能说
这个理论上是的.但是一般是不相等的,我们一般求的总体都是一个比较大的数据群.常用获取样本的来估算总体的数学期望.
在概率和统计学中,一个随机变量的期望值(或期待值)是变量的输出值乘以其机率的总和,换句话说,期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.这个期望应该这样理解.不出现意外的时候
样本方差是总体方差的无偏估计样本方差是统计量总体方差是参数样本期望没有这个说法
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因为Xk是随机变量,它们与X都是同分布的.
期望也是均值.它是以概率为权的加权平均.总体和样本的概率相等.总体是我们研究问题涉及的对象的全体.样本是从总体中随机抽取的几个产品.
(Ⅰ)分别记甲、乙、丙经第一次烧制后合格为事件A1,A2,A3;设E表示第一次烧制后恰好有一件合格,则:P(E)=P(A1•A2¯•A3¯)+P(A1
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