X1,X2,Xn来自Exp()的样本概率密度

U(-1,1)  -->f(x) = 1/2 for -1 < x < 1;&nb

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

x1x2..xn均为整数应是x1x2..xn均为正数吧,由均值不等式得：(x2/√x1)+√x1≥2√x2,(x3/√x2)+√x2≥2√x3,...(x1/√xn)+√xn≥2√x1,把上面n个不等

必要不充分必要性：∵三角形ABC为等边三角形max{a/b,b/c,c/a}=min{a/b,b/c,c/a}=1∴I=1不充分充：存在不为等边三角形的三角形ABC,其中a=3,b=2,c=2使得l=

xi独立同分布F1x=MAX(x1,x2,.)=（f(x,λ)）^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了,但是要注意指数分布当x《0时f=0

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

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

因为是简单随机样本,所以各样本间相互独立,那么就有：E(X1+X2+……+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+

E（s^2）=[σ^2/[(n-1)]*E[(n-1)*S^2/σ^2]=[(n-1)*σ^2/(n-1)]=σ^2你这个题发出来确实很独特,我还要先把他解码一下,才能帮你解答.

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

最直接的就是用Cauchy不等式得:(x2+x3+...+xn+x1)(x1^2/x2+x2^2/x3+...+x(n-1)^2/xn+xn^2/x1)≥(x1+x2+...+x(n-1)+xn)^2

令x2+x3+...+xn-1=A(x1+x2+x3+...+xn-1)(x2+x3+x4+...+xn)-(x2+x3+x4+...+xn-1)(x1+x2+x3+...+xn)=(x1+A)(A+

x1,x2,...,xn为实数|x1+x2+...+xn|=|x1+(x2+.+xn)|

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!

接管时填数字还是表达式?

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

Xn/（x1+x2+...Xn-1)(X1+X2...+Xn）=1/(x1+x2+...+xn-1)-1/(x1+x2+...+xn-1+xn)所以原式=1/x1-1/(x1+x2)+1/(x1+x2

两边取自然对数,并同除以n,只要证明(x1+x2+...+xn)/n*log[(x1+..+xn)/n]

均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n