概率论中,样本及抽样分布的测试题(包括选择,填空,计算)

再问：卡方是独立变量的个数，是怎么看个数为1的？再答：这里其实只有一个统计量，那就是x拔。你不要管他是什么组成的。你就研究他自己的分布。

参看一般教材中“多维随机变量函数的分布”,一般是利用独立和的卷积公式算出（计算积分比较讨厌~).还是建议记住如下结论：这是个常识,形式也很好记(记住是正态,然后根据期望和方差的运算性质去确定其均值和方

前面服从x2(n)可以由卡方的定义得出.而后面自由度少1是因为S2里面不是u,而是X拔（各个Xi的平均）,它牵涉到Xi,而非n个相互独立,所以自由度会少1,至于为什么只少1,也是由卡方的定义可以得出的

概率论与数理统计中有两章内容,一直让很多考研学子学起来比较头疼,一是：样本及抽样分布,二是：参数估计；对这两章内容很多同学感到学习起来非常吃力,做题目时更是不知如何下手.其实这部分的知识没有大家想象的

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

我知道当样本容量足够大的时候~通常是100,就可以把样本分布近似的服从正态分布.至于其他的还真是不懂了

ua表示的是标准正态分布的分位点,当a=0.05时,ua=1.645再问：这个书上有写，可是怎么计算，或者怎么查表？再答：查标准正态分布表得Φ(1.645)=0.95，即P{X≤1.645)=0.95

样本统计量的概率分布

总体应理解成一个变量,自变量只有一个（多元随机变量是一组）,不能理解为多个变量,它有一个分布函数.样本在没有被提取之前,它可以取总体变量取值范围中的任何值,因此是一个变量,简单随机变量要求它的分布函数

是数理统计的内容,一般那章的名字就叫作“数理统计的基本概念与抽样分布”或者“样本及抽样分布”

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.

F分布,及t分布的读法和英文F,t一样X2分布读作ka（一声）fang（一声）分布

X1+X2+...Xn-nX跋=0,所以显然E[(X1+X2+...Xn-nX跋)²]=0,然后就是E[∑(Xi-X跋)²]=0,接着把这个展开,会得到∑E[(Xi-X跋)

将所有X都除以标准差0.3得到的X1/0.3.X10/0.N(0,1)他们的平方和（X1/0.3）^2+………...+(X10/0.3)^2服从自由度为10的卡方分布查卡方分布表求大于1.44/0.0

(n-1)s^2=∑(Xi-u)^2这个不成立的,s是统计量s的"相当于"u的那个量是x的均值的统计量,但不是总体的均值u.其实s的表达式中的每一个平方项都是不独立的,因为他们都有共同的一项"x上面一

样本分布有区别于总体分布,它是从总体中按一定的分组标志选出来的部分样本容量.抽样分布是一种概率分布,随机变量是样本统计量.就比如说调查100个学生的身高,从中随机抽取30个人,这30个人就组成一个样本

样本是所研究的对象.抽样是被抽出的样本.样本分布是所研究的对象的离散情况.抽样分布是被抽出的样本的离散情况.一个意思

就是样本均值的分布啥,设总体为X,简单抽样的样本为X1,X2.Xn那么X1,X2.Xn的平均数X~就是一个新的随机变量,它的分布就称为样本平均数的抽样分布.它的性质：（1）X~的期望等于总体X的期望（

很明显y1和y2都服从标准正态分布y1-y2~(0,2)看这个分布可能是t分布,现在研究一下：分子上的y1-y2需要除以2才是标准正态分布.S^2是8个自由度的卡方分布,需要除以√8,也就是2√2,上

再问：我还是用D(x)+D(y)+2E{(X-E(x)(Y-E(y))}来做吧，谢谢你的帮助。