样本的期望是b平方那么总体的期望是多少

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.

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

再问：���ﲻ����再答：���Ǵ�n��X��ѡ��k������1�ĸ�����ϵĸ���

所求数学期望与X～N（0,1）的数学期望相同,为0.

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

(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.

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

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

具有共同性质的个体所组成的集团,称为总体.总体往往是设想的或抽象的,它所包含的个体数目是无穷多的.例如水稻品种湘矮早4号的总体,是指湘矮早4号这一品种在多年、多地点无数次种植中的所有个体,称为无限总体

原理还是大数定律,仔细看“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律再问：大数定律只讲了X均值和u的无限接近；没讲到中心矩的问题啊；“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律，你在哪看到的？

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

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,

计的基本思想是用样本估计（总体）,用样本平均数估计总体的平均数--用样本的方差估计总体的方差

因为Xk是随机变量,它们与X都是同分布的.

X1和X2独立但X与自己确不独立再问：主要是为什么不能X1=X2=X这样理解？再答：X1,X2虽然与X独立同分布，但抽样时取值完全可能不同如X-U[1,5]X1取2时，X2取到的值可能为4

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

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