数理统计中关于样本均值与样本方差的计算公式-搜答案-智慧作业帮

卡方分布的证明中已经详细论证,主要是因为S^2即样本方差中的均值x是已知的,假设样本容量为n,那么只需知道n-1个样本值即可,剩下的一个样本值由总体均值减去这n-1个样本值得到,故只需n-1个样本值,

χ2分布掌握分布的定义,形成χ2分布的条件,它的自由度n,期望和方差.t分布,掌握分布的定义,形成t分布的条件,它的自由度n.t分布的概率密度是偶函数.n充分大时,接近标准正态分布.F分布掌握分布的定

方差主要科学实验和工程上,比如不同实验条件下,样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等,在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应,这个区间可能几乎是一点,也可能是一个

根据定义你就可以看到样本均值的平方和样本的平方的均值不是一个概念,但是很多时候可能他们的分布一样,这得看具体情况,你把定义写出就明白了

直接代公式n=1.96*1.96*6*6/(2*2).

以发给你了

除以N的是有偏样本方差,除以N-1的是无偏样方差.当N很大的时候,N》30的时候,两个样本方差没有什么区别,都可以用.但如果N比较小,在15左右,20左右,那么就必须要用无偏的样本方差.除以N-1的

Xi-X拔不独立,把X拔展开成1/n∑xi,提取公共的Xi部分,然后你就会发现是n-1个标准正态分布的平方和了.

o=根号4=2n=9P{|X拔-μ|/(o/根号n)再问：额，我们还没讲过置信区间，μ=1.3067，答案再答：我后头不是给你写了步骤了3o换成o/3除写成乘了。。。μ/(o/3)=1.961.96*

首先,样本的概念,然后取为不同的样本均值的总体值的一部分实际上是一个变量,当然,样品的平均值.当样品无穷大,样本均值=群体平均2方差的意思是,因为样本均值实际上是一个变量,当然,方差,因为它是不同的整

1,根据中心极限定理,样本均值的标准差等于总体的标准差除以根号n,n为抽样的样本容量,算下来就是0.79057；2,Z值只是一个临界值,他是标准化的结果,本身没有意义,有意义的在于在标准正态分布模型中

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

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

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

你把前面那个加和符号内的东东展开,然后把加和符号放进去,进行合并就可以得到：S^2=1/n-1∑(Xi^-x拔^）2=1/n-1[∑Xi^2-2∑Xi^x拔^+∑x拔^2]=1/n-1[∑Xi^2-2

http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=116082&do=blog&id=217991

样本方差=[求和(各项x-x的平均值)/(自由度-1)]开方样本平均数的方差=[求和(各组样本的平均数-各组样本平均数的平均数)/自由度-1]开方LZ...如果我没记错的话...除非所有数据算出来都一

H0:x值=u0H1:不等于拒绝域K0={|x-u0|>c},其中c={t1-a/2(n-1)}(s/根号下n)=2.797*150/5=83.91现在|2000-1980|=20