设总体的概率分布为,证明样本均值是参数 的一致最小方差无偏估计
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/16 00:58:07
X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.
2(1-Φ(2)),然后查正态分布表,用的是同分布中心极限定理.不好打,就是把样本均值与总体均值之差标准化,除以σ/√n,然后5也除以这个,因为这个标准正态分布关于Y轴对称,所以就2倍的那个了.
均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问:求具体步骤再答:这已经是
X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)
服从~N(u,σ^2/n)正态分布
由Xi~N(3,4)得Xi-3~N(0,4)得(Xi-3)/4~N(0,4/(4^2))所以(Xi-3)/4~N(0,1/4)
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
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,
N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理:X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1
1、虽然总体分布未知,但是根据大数定律,样本均值近似服从N(350,[60/根号(100)])=N(350,36)P(样本均值>360)=P((样本均值-350)/6>5/3)=1-0.96162、虽
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)
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,
亲爱的同学,你的题目抄写错误或图片拍摄不清晰,老师无法清楚理解题意,请重新核实你的问题再提问,谢谢!
设X服从标准正态分布,其分布函数为Φ(x),由于要:其密度函数是偶函数,故有:Φ(-a)=1-Φ(a).故a>=0时有:则P{|X|
n=25,α=0.05,查t分布表得0.025的分位数为t(24)=2.0639,计算2.0639×√16/25=1.65112,所以总体均值95%的置信区间为(20-1.65112,20+1.651
样本容量为200的简单随机样本,样本均值X'~N(300,40^2/200)=N(300,8)样本均值落在总体均值正负5以内的概率=P(295
1.由伽方分布的性质有:\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY(t).\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ(z)=P{Z<=z}=P{Y&
样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2
矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(