X1,X2,Xn服从泊松分布,证明1 2n服从大数定理
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/11 03:14:01
随机变量X1,X2,X3相互独立故D(Y)=D(X1-2X2+3X3)=D(X1)+D(2X2)+D(3X3)=D(X1)+4D(X2)+9D(X3)X1~b(5,0.2),二项分布所以D(X1)=5
首先考虑两个的情况,如果证明了y=ax1+bx2是两个正态的和,也是正态的,接下来就直接用归纳法证毕,因为比如3个和的情况就是ax1+bx2+cx3=y+cx3也是两个正态的和,因此正态.n就能退化到
选A要满足切比雪夫大数定律,必须要求Xi的方差存在(一致有界)当然,D(Xi)存在蕴含了E(Xi)存在简单一点的方法就是排除对B选项,E(Xi)=∑{k=1,∞}k/[k*(k+1)]=∑{k=1,∞
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.
x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln(n个泊松概率函数求积),之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问:过程!!结果我知道
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)
Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服
概率论我已经忘光光了……
(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的分布列验证.
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
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)
P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x
首先要有卡方分布(χ2(n)分布)和F分布的基础.如果不知道这两个,需要先翻书复习.根据卡方分布定义,∑''3,i=1''Xi²满足自由度为3的卡方分布∑''n,i=4''Xi²满
用定义做就行lim(n->∞)P{[∑(1,n)Xi-n*E(Xi)]/[√n*√D(Xi)]≤x}=Φ(x)因为Xi~P(λ),所以E(Xi)=D(Xi)=λ,代到上式lim(n->∞)P{[∑(1
这个不等式恒成立用柯西不等式便可证明出(x1^2+x2^2+x3^2+.+xn^2)*(1+1+1+.+1)>=(x1+x2+x3+.+xn)^2仅当x1=x2=x3=.=xn,等号成立所以这个不等式
注意到相同下标的X不独立,不相同下标的X相互独立,则该题就解决了
我来解!首先你要搞清楚s^2是个什么东西!第二你要搞清楚方差的概念!s^2就是方差!定义就是2阶中心距!2阶中心距=E(x-E(x)^2)=∑xE(x-E(x)^2)那么也就等与D(x)换句话说就是求
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&