设总体ξ的均值E(ξ)=u已知,方差σ2=D(X) 为总量的一个样本无偏估计量-搜答案-智慧作业帮

用excel算吧,方便一点.数据平局值为A数据的标准差为B置信区间=A+-B*1.96/数据数量的平方根再细节的您看EXCEL的公式就好了

6.01从均值为200、标准差为50的总体中,抽取n=100的简单随机样本,用样本均值`X估计总体均值.1)`X的数学期望是多少?2002)`X的标准差是多少?50/10=53)`X的抽样分布是什么?

1.区间估计是建立在无偏点估计的基础上的,要建立总体方差置信区间需要通过知道样本方差在建立.2.样本方差和总体方差通过卡方分布建立关系.3.查表找到相应置信水平的置信界限就可以了.

本均值的方差=D(X)／10=1.2

X~B(n,p),本题n=2,p=0.3,所以E(样本均值）=np=2×0.3=0.6.

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

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(X-U)/(V/根号n)~N(0,1）和(n-1)S^2/V^2~卡方(n-1)的分布由于V^2为未知,考虑到S^2是V^

E（X）=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

这个理论上是的.但是一般是不相等的,我们一般求的总体都是一个比较大的数据群.常用获取样本的来估算总体的数学期望.

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(由于V^2为未知,考虑到S^2是V^2的无偏估计,水平为1-a的置信区间为

1.总体均值μ的点估计当然是1002.没有标准差怎么算第二小题?假设这个标准差是8,置信度0.95时,z=1.96,总体均值μ的置信区间=(100-1.96×8/100的平方根,100+1.96×8/

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x1bar=前一组的均值x2bar=后一组的均值简记为x1和x2x1-x2是正态分布的线性变换,仍然服从正态分布E（x1-x2）=0v（x1-x2）=v（x1）+V（x2）=9/40+9/50得到分布

因为那毕竟是计算得来的,要实践下.再问：但是样本平均值的期望等於总体的期望值，那麼为何还要用置信区间去估计总体均值的范围？再答：使其更准确些再问：我想问，用z检验或t检验是估计总体的均值还是样本的均值

上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.

X1,X2.Xn来自总体为N(0,σ^2)=>∑xi~N(0,nσ^2)=>∑xi/√(nσ^2)~N(0,1)=>[∑xi/√(nσ^2)]^2~x^2(1)=>C=nσ^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）

第一个标准正太第二个t（n-1）

E(x)＝p

这是服从什么分布的啊.?这个不可能没说吧?如果是正态分布的话2X2-X1-X应该服从的是标准差的无偏估计吧怎么会是数学期望.这是服从什么分布啊.?再问：对是正态分布。结果是不是等于o啊？？再答：结果不

设总体ξ的均值E(ξ)=u已知,方差σ2=D(X) 为总量的一个样本 无偏估计量