是取自的样本,是的无偏估计量,则常数( )

EX=mp=(x1+x2+...+xn)/n所以p的矩估计量为(x1+x2+...+xn)/(mn)而E[(x1+x2+...+xn)/(mn)]=(E(x1)+E(x2)+...+E(xn))/(m

统计量定义：设X1,X2,X3...,Xn为取自某总体的样本,若样本函数T=T(X1,X2,X3...,Xn)中不含有任何未知参数,则称T为统计量.从统计量的定义可知,任何统计量都是不含参数的,统计量

首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/

EX（X上面一横杠）=E[（X1+X2+……+Xn）/n]=1/n[E（X1)+E(X2)+……+E(Xn）]=1/n(U+U+……+U)=U1516

若X1,X2,X3,X4独立,(X1+X2)服从N(0,8),则(1/8)(X1+X2)^2服从卡方1；(X3-X4)服从N(0,8),则(1/8)(X3-X4)^2服从卡方1；当C=1/8时,CY服

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

可以的,无偏性只是统计量的一种优良性质,另一个我们关注的优良性质是相合性,即指当样本趋向无穷时,统计量依概率收敛于真实参数.所以,样本二阶中心距虽然不是无偏估计量,但其是相合估计量,只要样本充分大,其

(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1+…+Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的分布列验证.

注意EX1=EX=（0+θ）/2=θ/2（均匀分布的数字特征）,所以有E（2X1）=θ,故选B

矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确

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

c:1/2*x1+1/2*x2肯定对的再问：��ô������ģ�再答：D(1/2*x1+1/2*x2）=1/2*D(X)D(2/3*x1+1/3*x2）=5/9*D(X)D(1/4*x1+3/4*x

对任意i,显然都有E(Xi)=θ/2,故E(θ1)=2E(X0)=2/n∑E(Xi)=2*θ/2=θ令t=X(n)为次序统计量,根据次序统计量的密度公式,其密度为g(t)=nF(t)^(n-1)p(t

刘安《淮南子·主术训》：是故非澹漠无以明志,非宁静无以致远

X^2分布X是希腊字母,不是X

服从X^2(n-1)分布,那个X不是未知数X,长得像而已,手机打不出来,抱歉.因为(x-u)^2求和,等于n-1倍的样本方差平方,然后就是定理了,手机不好打阿~

统计学中常用的点估计方法有矩法估计和极大似然估计.无偏估计是很衡量点估计是否和真实值存在偏差.

这是服从什么分布的啊.?这个不可能没说吧?如果是正态分布的话2X2-X1-X应该服从的是标准差的无偏估计吧怎么会是数学期望.这是服从什么分布啊.?再问：对是正态分布。结果是不是等于o啊？？再答：结果不

(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的