Xi与样本均值相乘-搜答案-智慧作业帮

总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1)X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+

统计量定义：设X1,X2,X3...,Xn为取自某总体的样本,若样本函数T=T(X1,X2,X3...,Xn)中不含有任何未知参数,则称T为统计量.从统计量的定义可知,任何统计量都是不含参数的,统计量

样本标准差和样本均值独立并不总是成立的,其充要条件为：样本服从正态分布想知道怎么证明,给你看一篇论文：

根据定义你就可以看到样本均值的平方和样本的平方的均值不是一个概念,但是很多时候可能他们的分布一样,这得看具体情况,你把定义写出就明白了

sqrt(n)为根号下n.设样本平均数为u,总体均值为miu,则根据列维-林得伯格定理,sqrt(n)*(u-miu)/sigma服从标准正态分布.样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%,

反应数据的波动范围,表现出数据的稳定性.

样本均值的标准误差就是样本均值分布的误差.用来估计范围是可以的,但是方差或是标准差的主要作用是用来反映样本中各个个体取值的波动情况的.方差或标准差越大,个体间差值越大.例如11,12,13,14,15

除以N的是有偏样本方差,除以N-1的是无偏样方差.当N很大的时候,N》30的时候,两个样本方差没有什么区别,都可以用.但如果N比较小,在15左右,20左右,那么就必须要用无偏的样本方差.除以N-1的

首先,样本的概念,然后取为不同的样本均值的总体值的一部分实际上是一个变量,当然,样品的平均值.当样品无穷大,样本均值=群体平均2方差的意思是,因为样本均值实际上是一个变量,当然,方差,因为它是不同的整

没法打公式,用的图片再问：额....答案是0.3830不过我还是要谢谢你

不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?

1,根据中心极限定理,样本均值的标准差等于总体的标准差除以根号n,n为抽样的样本容量,算下来就是0.79057；2,Z值只是一个临界值,他是标准化的结果,本身没有意义,有意义的在于在标准正态分布模型中

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

样本是固定的一组数,已经知道了他们的均值,不存在期望这一说法,期望是针对不确定的随机变量来说的.再问：样本均值，不是样本值再问：样本均值是一个估计量，它的观察值才是数值不是吗再答：不是，样本均值不能说

均值的话样本期望与总体期望是一样计法的``但不一定相等,因为样本也有可能是有偏的``事后统计的期望当然与理论期望有差异方差的话,样本与总体的有一点区别,就是自由度.如果同样有N个数值,总体会要求考虑所

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

样本方差=[求和(各项x-x的平均值)/(自由度-1)]开方样本平均数的方差=[求和(各组样本的平均数-各组样本平均数的平均数)/自由度-1]开方LZ...如果我没记错的话...除非所有数据算出来都一

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

N(a,b)则3Y~N（3a,9b)