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设x1x2x3是总体x的样本
设X1
,X2,
X3是
取自
总体X的
一个
样本
.若均值E(X)和方差D(X)都存在...
答:
设X1
,X2,
X3是
取自
总体X的
一个
样本
.若均值E(X)和方差D(X)都存在,证明: 30 估计量μ(^)1=2/3X1+1/6X2+1/6
X3
μ(^)2=1/4X1+1/8X2+5/8X3μ(^)3=1/7X1+3/14X2+9/14
X3都是
E(X)的无偏估计量,并判断哪个估计量最有效。【求详细解答过程】... 估计量μ(^)1=2/3X1+1/6X2+1/6...
设X1
,X2,
X3 是
来自
总体x的样本
,证明a1=1/6*X1+1/3*X2+1/
2X3
,
答:
因为
X1
,X2,
X3都是总体X的样本
,所以EX1=EX2=EX3=EX Var(X1)=Var(X2)=Var(X3)=Var(X)Ea1=E(1/6^X1+1/3^X2+1/2^X3)=1/6(EX1)+1/3(EX2)+1/2(EX3)=EX 同理Ea2=E(2/5^X1+1/5^X2+2/5^X3)=2/5(EX1)+1/5(EX2)+2/5(EX3)=EX 所以两者均为无偏估计 ...
...0<x<=θ),θ>0,θ是未知参数(
X1X2X3
)
是总体X的样本
答:
Fx(x)=x/θ (0<x<=θ)let M~max(
x1
,x2,
x3
)F m(m)=Fx1(m)Fx2(m)Fx3(m)= m^3/θ^3 f m(m)=3m^2/θ^3 E {m}= ∫(0~θ)3m^3/(θ^3)dm=3(m^4/4θ^3)|m~(0~θ)=(3/4)θ^4/θ^3=(3/4)θ let N~min(x1,x2,x3)Fn(n)=1-(1-Fx1(n))(1-...
X1
,X2,
X3
,...Xn是来自
总体X的样本
,为什么E(X1*s2)=E(X2*s2)=...E...
答:
∴必有
X1
=X2=
X3
=...=Xn。反之,∵X1=X2=X3=...=Xn,根源等量乘同量的积相等,∴E(X1*s2)=E(X2*s2)=...E(Xn*s2)。
设X1
,X2,
X3
```是来自
总体X的
一样
样本
,设E(X)=u,D (X)=6。谢谢了,大神...
答:
X1
,X2,```Xn都服从相同的分布 <X> - CS是6的无偏估计 就是E(<X> - CS)=6 最后解得C=u/3
设x1
,x2,
x3
,x4是来自
总体x的样本
,且E(x)=u 记u1=1/2(x1+x2+x3) ,u2...
答:
选B。∵Xi来自于
总体X
,∴E(Xi)=E(X)=μ。按照无偏估计的定义,E(X)=E[(1/n)∑Xi]=(1/n)∑E(Xi)。显然,仅B满足定义要求。故,选B。供参考。
设X1
,X2,
X3是
来自正态
总体X
~N(μ,1)
的样本
,则当a=___时,^μ=1/3X1+...
答:
E(1/3
X1
+1/
2X
2+a
X3
)=1/3μ+1/2μ+aμ=(1/3+1/2+a)μ,只要1/3+1/2+a=1就是无偏估计量,所以a=1/6。概率论和统计中使用正态分布或高斯分布,该平均连续变量表示数据的分布,诸如集成在附近有关概率分布的。通过中心极限定理,表示为许多独立因素之和的随机变量服从正态分布。因此...
设X
服从正态分布N(u,σ^2)
X1
,X2,
X3是
来自
总体X的
一个
样本
,则X1,X2,X3...
答:
如果 X,Y,Z是独立的 则:pX,Y,Z(
x
,y,z)=pX(x)*pY(y) *pZ(z)本体中
X1
,X2,
X3
,来自
总体的样本
因此X1,X2,X3,相互独立 所以联合随机变量为X1,X2,X3的的概率密度函数的乘积。希望对你有帮助!
已知
X1
,X2,
X3
为
总体X的
一个
样本
,总体X的概率密度为
答:
图
设
总体X
~N(0,1),
X1
,X2,
X3是
来自
X的样本
,
x
为样本均值,则X3-x~___分布
答:
x
=1/3(
X1
+X2+X3)
X3
-x=X3-1/3(X1+X2+X3)=-1/3
X1
-1/3X2+2/3X3 所以E(X3-x)=-1/3EX1-1/3EX2+2/3EX3=0 Var(X3-x)=1/9Var(X1)+1/9Var(X2)+4/9Var(X3)=1/9+1/9+4/9=2/3 所以X3-x~N(0,2/3)
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