统计学中(n-1) [(n 1)(n 3)]

f1=2,f2=f(1+1)=f1*f1=2*2=4f(n+1)=fn*f1=2fn即f(n+1)/f(n)=2,可以得出fn=2^n（n属于n+）再问：如何证明再答：很容易证明啊，根据已知条件有：f

概率小于0.01啊

1、hierarchicalmethod指的是hierarchicalANOVA（或称为nestedANOVA）,这是一个不同于factorialANOVA的方法.在two-by-twoanalysi

一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.\x0d通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布

参数是总体的特征数,如数学期望、方差、协方差等.相对应的从总体中抽取的样本,样本特征数叫统计量,如样本均数等.

∵f（1）=3,对于任意的n1,n2∈N*,f（n1+n2）=f（n1）f（n2）．∴f（2）=f（1+1）=f（1）f（1）=3^2=9,f（3）=f（2+1）=f（2）f（1）=3^2×3=3^3

只要拒绝原假设的时候就有犯第一类错误的可能性；不拒绝原假设（接受原假设）的时候就有犯第二类错误的可能性!而P值是说根据样本信息,得出的原假设或不利于现在情况的可能性,也是一个概率值!

f(n)=2^nf(n)=f(n-1)*f(1)=f(n-2)*f(1)*f(1)=f(1)*f(1)*……*f(1)一共有n个=【f(1)】^n=2^n

n1取1、2、……361,每个值都执行for循环中的代码一次.

提示哪里就是哪里出错了你调用函数fft1没有往里面传递m但是你函数里面用到m了m没定义再问：那怎么加到里面啊？？？再答：这函数你写的我怎么知道怎么加到里面如果不是你写的看是不是抄错了，或者把m换成n试

C(n1)+2C(n2)+3C(n3)...+nC(nn)=nC(n-1,0)+nC(n-1,1)+nC(n-1,2)...+nC(n-1,n-1)=n2^(n-1)

看起来像是在两组数据的σ方相等的情况下,做μ1-μ2的假设检验的时候用到的一个公式.假设检验中test公式为T=(X1-X2-h)/根号下Sp方（1/n1+1/n2)其中的Sp方就是靠你说的这个公式算

这个问题在经济统计,统计学和数理统计上面都比较乱.这个问题,在n大于30时,可以忽略.样本方差的计算：分母为n,反映样本数据的离散程度,叫样本方差；分母为n-1,反映总体的离散程度,有的书上叫修正的样

应该是减一的,你看看你定理6.2的证明肯定要用到减一的.楼上说的都一样我不太认同,不过我也没推过,你根据前面的定理逻辑看吧.再答：我觉得是书本印错了。

原假设是没有发生变化.若你的计算过程正确,得到的x^2=14,自由度是df=k-1=4,那么p值就是p(C>=14),其中C是服从自由度为df的卡方分布的随机变量.用EXCEL计算,用公式‘’=CHI

N,N1,N2,N3,为天数,最少1天,最多500天,缺省为系统默认值.

二项式定理binomialtheorem二项式定理,又称牛顿二项式定理,由艾萨克·牛顿于1664、1665年间提出.此定理指出：其中,二项式系数指...等号右边的多项式叫做二项展开式.二项展开式的通项

应该是的意思如X/S.N(0,1)表示的是X/S.E服从均值为0,方差为1的标准正态分布

f(0+0)=f(0)f(0)f(0)=1f(1+11)=f(1)*f(1)f(2)=4f(3)=f(1+2)=2*4=8同理f(4)=16(2)猜测f(n)=2的n次方根据f(1)=2.成立令f(n

这三种分布对应于不同的概率模型,在自然界能找到相对应的例子,不过具体的我不记得了,你得看看那些实例型的题目,比较好理解.