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设x1x2x16为来自总体xn
设X1
,
X2
,…,
X16是来自总体
X~N(4,σ2)的简单随机样本,σ
2已知
,令.X=...
答:
X1,X2,…,
X16是来自总体
X~N(4,σ2)的简单随机样本,故由正态分布的性质可得,.X=11616i=1Xi也服从正态分布.利用数学期望与方差的性质可得,E(.X)=116ni=1E(Xi)=4,D(.X)=1162ni=1D(Xi)=σ216,故.X~N(4,σ216),从而,.X?4σ16~N(0,1),即:4.X?16σ~...
设X1
,
X2
,...
Xn为来自
正态
总体X
~N(μ,σ^2)的一个样本,μ已知,求σ...
答:
lnL(对σ^
2
的导数)=0 所以-n/(2σ^2)+[(
x1
-μ)^2/+...+(
xn
-μ)^2]/2σ^4=0 σ^2=[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/n
设总体X
~N(μ,4),X1,
X2
,…,
X16为来自总体
X的一个样本,X¯为样本均值...
答:
z=
2
(
X
¯-1)知道方差则选Z检验,检验量为(样本均值-1)/(σ/n½),代入数值即可。所以选第一个。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。样本均值则
是
在总体中的样本数据的均值。
设总体
共有N个元...
设X1 X2
……
Xn是来自总体
的一个样本 求样本均值 样本方差?
答:
均值=(X1+X2+.+Xn)/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n,6,设X1 X2……
Xn是来自总体
的一个样本 求样本均值 样本方差 如题
设X1 X2
...
Xn为来自总体
X的样本,
总体X
服从参数为λ的指数分布,即X~f...
答:
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。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布...
X1X2
……
Xn来自
均匀分布
总体
(0,θ)记第K个顺序统计量为X(K)求X(n...
答:
首先,我们需要计算 X(n) 小于或等于 x 的概率。这等于所有 n 个随机变量都小于或等于 x 的概率。由于
X1
,
X2
, ...,
Xn
是
独立的,我们可以将它们的 CDF 相乘:P(X(n) ≤ x) = P(X1 ≤ x) * P(X2 ≤ x) * ... * P(Xn ≤ x)对于均匀分布 U(0, θ),累积分布函数为...
设X1 X2
……
Xn是来自总体
的一个样本 求样本均值 样本方差
答:
随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望
为总体
均值μ,方差为总体方差的1/n。这就
是
中心极限定理(central limit theorem)。
设总体
共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n...
设X1
,
X2
,…,
Xn为来自总体
X的一个样本,且EX=U,DX=
答:
选项B正确
单选题:
设X1
,
X2
..
Xn是来自总体
X的样本,X~N(u,1),则选哪个啊
答:
应该选C,
X
~N(u,1/n) 。因为根据林德伯格列维定理成立的条件: (1)随机变量独立同分布 (2)具有有限的期望、方差,选项中只有C满足所有条件,所以应该选择C项。林德伯格列维定理,是棣莫佛-拉普拉斯定理的扩展,讨论独立同分布随机变量序列的中央极限定理。它表明,独立同分布、且数学期望和方差有限的...
设X1
,
X2
…
Xn是来自总体
X~X²(n)分布的样本,则E(X拔)=
答:
E(X拔)= nμ 解:本题利用了简单独立样本的性质(要与其他样本进行区分)求解。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 = nμ D(X1+X2+……+Xn) = D(X1)+D(X2)+……+D(Xn) = nσ^2 ...
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