定理 样本方差的期望是总体方差

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/18 23:44:45
一个样本容量为900的样本选自于期望为100,方差为10的总体.问:预计它的均值的最大值和最小值分别是多少?

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.

总体为正态分布,样本方差的方差是什么?

2σ^2/(n-1)由(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的塌方分布即(n-1)S^2/σ^2~χ^2(n-1)所以D((n-1)S^2/σ^2)=2*(n-1)(塌方分布的特性)进一步得出结果

怎么证明样本方差是总体方差的无偏估计

n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[

概率统计问题样本方差的期望是总体X方差的无偏估计,那么我可以把样本方差直接当做总体X的方差吗?

样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当

样本方差S^2的数学期望怎么求?

看错题目了!我晕!先修改如下!E(s^2)=D(x)=∑xE(x-E(x)^2)好好看下中心距和原点距的定义和概念就明白了!

统计学:总体方差和样本方差的统计意义?

两者互相补充完善,使数据更精确!(个人见解,仅供参考)

样本方差与总体方差的关系是什么

样本方差是根据所抽取样本计算的出的方差,总体方差是总体计算出的方差,在有些计算中可以用样本方差代替总体方差

样本方差与总体方差的关系是(

(1)样本的方差来估计总体的方差.(2)当样本的容量和总体的容量相等时样本的方差和总体的方差也是相等.

概率论.不是说“样本方差的期望值等于总体方差”吗?

DYi并不是样本方差的期望,把它代入样本方差的期望表达式中正好可以验证样本方差的期望等于总体的方差.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.再问:还是没理解(n-1)/n怎么来的再答:再问:谢谢老师!这个算

为何样本方差和总体方差的算法不一样,总体方差的自由度为总体个数n,而样本方差的自由度则是抽取的样本个

简单地可以这样理解,样本有n个,但是你求方差时用到样本均值x0=1/nΣxi,这个实际上是这n个样本的线性组合,所以算样本离差(注意是离差)时Σ(xi-x0)^2.均值会使得这n个独立变量消去了一个自

从总体中抽取一个样本,样本的方差是2,总体方差是 A大于2 B等于2 C约等于2 D Y与样本方差无关

样本方差是总体方差的估计值,总体方差是多少,并不清楚,只知道在2左右,所以A,B,C都不对,所以只有D对.但是此选项“D、Y与样本方差无关”中的“Y”是何意?从哪里来?

样本方差与总体方差的关系?样本期望与总体方差的关系?

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

设X1,X2……Xn是总体X的一个样本,如果总体的数学期望和方差都存在,即E(X)=μ,求

1、E(X')=u,D(X')=σ2/n,E(S2)=DX,2、最大似然估计:a=-1-n/(lnx1+lnx2+...+lnn)矩估计:a=(1-2X')/(X'-1)X'代表X-好多符号显示不了,

样本容量与置信水平、总体方差、允许误差的关系

允许误差=标准差除样本容量的根好倍乘以通过置信水平反查的t值或z值这就是上述4者的关系

样本方差 和总体 方差 和方差的点估计值哪2个是除以n-1 哪2个是除以n的

总体均是除以n,样本是除以n-1.你看一下这个:http://baike.baidu.com/view/172036.htm

高中时的总体方差除以N 大学里的样本方差除以N-1

除以N:估计的是总体的方差除以N-1:估计的样本方差现实中通常用样本信息来估计总体信息

(样本容量和总体方差与标准差的关系)

怎么才能把统计学的那些符号写出出来,否则我怎么给你写推到过程,难道说在word先写出来.这样吧!总体方差的无偏估计量是【(X-平均数)平方】/N,然后样本的方差是【(X-平均数)平方】/N,然后把无偏

设X1 X2…… Xn是来自总体的一个样本 求样本均值 样本方差

均值=(X1+X2+.+Xn)/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n

如何证明随机变量样本的均值的期望等于总体的期望?此问题不是证样本方差的期望等于总体的方差.

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