样本平均值等于期望

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/27 23:45:29
证明:正数的几何平均值小于等于算术平均值

用归纳法证明,当n=2时,显然有书的式子成立假设当n=k时,成立,则有(a1+a2+...+an)/n>=(a1a2...an)^1/n即(a1+a2+...+an)^n>=n(a1a2...an)现

数学期望与平均值的适用范围啊 谁知道?

这叫加“权”平均.你所说的是加权平均的一和特例…即p1=p2=p3=…=pn,你的式子才能成立.

如何证明样本均值数学期望等于总体均值?

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.+

关于样本均值的数学期望和样本均值的方差在实际生活中的含义

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

样本平均值的期望等于总体期望?

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

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!

X服从标准正态分布,抽取容量为16的样本均值和样本方差,则样本均值的期望和样本方差的期望是多少?

对于标准正态分布的取样,样本均值的期望就是0,样本方差的期望有两种理一种是样本内方差的期望,也就是标准差,是1一种是样本间方差的期望,标准误,公式为:s.e.=s.d./根号n对于本题,s.d.(标准

数字特征求指教!样本均值平方的期望是什么?

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

总体方差为120,从该总体中抽取容量为10的样本,则样本平均值的方差的期望值等于多少?思路?

应该还是120啊,总体方差120,那么样本方差也是120呀,期望也就是平均也是120.

样本均值期望和样本均值方差推导

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

概率论与数理统计,既然样本均值能做总体期望的无偏估计量,那样本均值的期望是什么意思?样本均值不是等于期望吗

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

什么情况下样本期望与方差独立?

是样本均值与方差独立吧?设总体X服从正态分布N(μ,σ^2).X1,X2,...,Xn是来自这个正态总体的一个简单随机样本,则样本均值与样本方差是相互独立的.

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

为什么任意样本的期望等于总体的期望

因为Xk是随机变量,它们与X都是同分布的.

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