作业帮设总体X-B(1,p),p为未知参数,设X1,X2,-,Xn,求分布律
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/18 02:47:57
这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1
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
因为是连续随机变量P(X>X1)=1-aP(X
-a=0,-1,-2b=-1,1,6当-a=0时,x=-a+b=0-1/0+1/0+6=-1/1/6当-a=-1时,x=-a+b=-1-1/-1+1/-1+6=-2/0/5当-a=-2时,x=-a+b
这里的C（2,0）指的是2次实验,0次成功.P(x再问：X～B(2,p)是代表二次项分布吧那么X～N(2,p)是正态分布吧这两个表示形式就是这样的区别吧再答：X～B(n,p)是代表二项分布吧N(u,σ
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（0-1）分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)
用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出
B（10,p）,则E(X)=10p,D(X)=10p(1-p)E(X拔)=E(1/n*(X1+X2+^+Xn))=1/n*[E(X1)+E(X2)+^+E(Xn)]=1/10*10*E(X)=10pD
P(A|B)为在事件B发生的前提下,事件A发生的概率.很显然,P(A|B)=1就是说B发生时,A也就一定发生了（AB同时发生）,所以说P(AUB)=P(A),但是A包含B是说,B发生必然导致A发生,这
P(X=0)=1-P(X>=1)=4/9.另.P(X=0)=C(0,2)*p^0*q^2.则,q=2/3.则,P(Y>=1)=1-P(Y=0)=1-C(0,3)*p^0*q^3=19/27.说明,其中
选择A因为*p是指针.当x的地址赋值个指针p的时候,他们的地址就一样（数值也是一样）.指针的话,要表示数值的话用用*p,指地址的话,只要p就可以.如果加地址符号&,那就值该指针的地址（&*p）,也就是
=P(ab)/P(b).即有:P(ab)/P(b)=1,即有P(b)=P(ab).(1)而P(非b|非a)=P[(非b)(非a)]/P(非a)={1-P[非[(非b)
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,
E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;
你这个分布不是指数分布,是几何分布EX=1/p即p=1/EX所以X一把是对EX的矩估计p_hat=1/X一把
4是方差?x1+..x16~N(12*16,4*16)均值-12=(x1+..x16-12*16)/16P(|均值-12|>1)=P(|x1+..x16-12*16|>16)即求16个样本和的分布同其