作业帮设总体x n μ σ2
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/16 23:20:19
服从~N（u,σ^2/n）正态分布
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
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
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)+
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
题干中总体X的样本均值的等式,将右侧分母上的2乘到左侧,右侧不就是解二第一行的两项相加吗?再问：在抽样分布那里有个∑EXiEXn+i=∑μ^2 。n+i是下标EXi=μ 这个我懂，
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ～N(0,1),D(U)=1.
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
1、∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)2、样本方差S^2的定义：S^2=(1/(n-1))*∑(Xi-x)^2两者系数比较一下,选择C
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.
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
fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,
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
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,
x1是个常数,做线性变化方差不变,均值变为y等号右边N(0.5(u-X1),delta^2)
正态分布的规律,均值X服从N（u,（σ^2）/n）因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2),正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）
服从X^2(n-1)分布,那个X不是未知数X,长得像而已,手机打不出来,抱歉.因为(x-u)^2求和,等于n-1倍的样本方差平方,然后就是定理了,手机不好打阿~
(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的