设为来自总体X的简单随机样本,则( )是关于X的最有效的无偏 估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/17 03:37:27
关于概率论的一道计算X1,X2.X2n 是来自正态总体(u,σ^2) 的一个简单随机样本,其样本均值为X,=1/2n(∑

哎呀,这是考验真题,你没答案么?我记得是零几年的考研数一原题,你去找找答案吧?我这给你打也太麻烦点了再问:�ܸ��ҽ���˼·ô��ʲôһ��һ��再答:�Ҽǵ��кü��ַ��������õ����

设X1,X2,…Xn是来自二项分布总体B(n,p)的简单随机样本,.X

因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计,且二项分布的期望为np,方差为np(1-p),故E(.X)=np,E(S2)=np(1-p).从而,由期望的性质可得,E(T)=E(.X)-E(S2)=n

设X1,X2,...Xn是来自正态总体N(μ,σ^2)的简单随机样本

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

大学概率与数理统计设X1,X2,.X9是来自正态总体N(μ,4)的简单随机样本,X拔是样本均值,一直P{|X拔-μ|

o=根号4=2n=9P{|X拔-μ|/(o/根号n)再问:额,我们还没讲过置信区间,μ=1.3067,答案再答:我后头不是给你写了步骤了3o换成o/3除写成乘了。。。μ/(o/3)=1.961.96*

设X1,X2,...Xn是来自正态总体X~N(μ,σ^2)的简单随机样本

因为是简单随机样本,所以各样本间相互独立,那么就有:E(X1+X2+……+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+

)设X服从N(0,1),(X1,X2,X3,X4,X5,X6)为来自总体X的简单随机样本,Y=(X1+X2+X3+)^2

(X1,X2,X3,X4,X5,X6)为来自总体X的简单随机样本所以(X1+X1+X3)~N(0,3)(X4+X5+X6)~N(0,3)所以而1/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1/√3(X4

一道大学概率论问题设总体X服从参数为m,p的二项分布,m已知,p未知,(x1,.Xn)是来自总体X的一个简单随机样本,求

该样本遵从二项分布,则可先写出其分布律,然后将n个这样分布律联乘,之后这个连乘的函数取对数,再对取完对数后得到的函数对变量p求导,并令其等于零,得到的p就是其最大似然估计量,如果取完对数后得到的函数对

设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,则当n→∞时,Y

大数定律:一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1,X2,…,Xn,当方差一致有界时,其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值.这里X21,X22,…,X2n满足大数定律的条件,且EX2i

设总体X服从参数为λ的泊松分布,X1.Xn是X的简单随机样本.求证:1/2(x的平均

求证什么?看不懂你的意思 你把题目打清楚点,我看看 就算这个统计量的方差是否是λ这里有

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则样本均值是

样本均值?那不直接是(X1+.+Xn)/n不过应该不是问这个吧可以说详细点?再问:是等于N(μ,σ^2)吗再答:有完整的题目么?这个X~N(μ,σ^2)意思是总体X服从总体均值为μ,总体标准差为σ的正

样本方差 总体方差假定X1,X2,...,Xn为来自总体的重置简单随机样本,总体均值为μ、方差σ^2,Xˉ为样本均值.由

首先有结论:当诸Xi相互独立时,Var(∑Xi)=∑Var(Xi),证明的话用协方差Var(∑Xi)=Cov(∑Xi,∑Xi)=∑Cov(Xi,Xj)=∑Var(Xi)然后可得到:Var(1/n·∑X

设X1,X2……Xn为来自总体(10)的简单随机样本,则统计量服从的分布为(

样本均值的期望等于总体期望,此题中为np样本方差的期望等于总体方差,此题为np(1-p)所以t的期望等于np-np(1-p)np(1-p)

设总体X~P(λ),则来自总体X的样本X1,X2.Xn的样本概率分布为

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

设 X1,X2,X3.Xn为来自总体 X的样本,已知总体的分布密度函数为:[f(

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