证明ns2 δ2服从卡方分布
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/14 08:39:04
X~π(a)Y~π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k
提示:假设Z=min(X,Y)Pr[Z
令x,N(0,1)x=1/根号(2π)*exp(-x^2/2)y=1/根号(2π)*exp(-y^2/2)x平方=1/(2π)*exp(-x^2)y平方=1/(2π)*exp(-y^2)由于x+y=1
若是没有记错的话,虽然卷积公式在连续型随机变量中提出来,但是有说过对于离散型随机变量也可使用,把那个积分改成求和就行了再问:能具体为我证明此题吗?谢谢再答:不知道公式怎么打,只能简要说一说:因为X、Y
你的题目目的应该是这样的验证泊松分布具有可加性,我把课本上的证明给你吧!
X,Y互相独立设X的密度函数为f(x),Y的密度函数为f(y)它们的联合密度函数为f(x,y)=f(x)f(y)f(y,x)=f(y)f(x)=f(x,y)f(x,y)关于y=x对称P(X
3X/2Y=(X/2)/(Y/3),所以服从自由度(2,3)的F分布.
相互独立且服从参数为λ1,λ2的泊松分布
你觉得可能吗……相当于卡方中每个正态分布乘以了根号2倍,就不是标准正态分布了应该说是(2z)/2服从卡方
因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k,其中A~N(0,1),X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则
用SPSS计算得P=0.13.
依题意,X1、X2均服从标准正态分布(X1+X2)/√2服从N(0,1)相当于只有1个标准正态分布的平方,所以自由度为1的卡方分布
是这样子的,X服从于自由度为3的卡方分布,则有X=x1^2+x2^2+x3^2从X里抽出三个样本,则X1,X2,X3都有上面X=·····的表达式.根据卡分分布的可加性,3*3=9.则有,X1+X2+
残差平方和中每一项都服从N(0,1)也就是标准正态分布,故他们之和服从卡方分布,这是卡方分布的基本定义.其他两项同理.
设X服从N(0,1),我们计算D(X^2),即证明D(卡方(1))=2(1)用平方关系来算,D(X^2)=E(X^4)-[E(X^2)]^2得先算E(X^4)设f(x)是N(0,1)的密度函数,求E(
Eξ=1/p,Dξ=(1-p)/p^2Dξ=E(ξ^2)-(Eξ)^2E(ξ^2)=p+2^2*qp+3^2*q^2*p+……+k^2*q^(k-1)*p+……=p(1+2^2*q+3^2*q^2+…
总体均值的区间估计:当总体方差σ已知的时对于给定的置信度1-α(本题为95%,α=0.05)则的置信区间为(X-(σ/√n)Zα/2,X(σ/√n)Zα/再问:你确定是服从正态分布?还有,为什么左边是
π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ
这个题目不难,倒是不好输入啊:(n-1)S²/σ²=(n-1)*1/(n-1)*Σ(Xi-X‘)²/σ²=Σ(Xi-X’/σ)²上面Σ后面就是标准化X