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设x1x2x3x4是来自均值
概率论无偏估计量,
设X1
,X2,
X3
,
X4是来自均值
为μ的总体的样本,则均值...
答:
概率论无偏估计量,
设X1
,X2,
X3
,
X4是来自均值
为μ的总体的样本,则均值μ的无偏估计就是样本均值=2(x1+X2+X3+X0=x。无偏估计量中对于待估参数,不同的样本值就会得到不同的估计值。要确定一个估计量的好坏,就不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量。而必须由大量抽样的结果来衡量。估计量的均值(...
x1x2x3x4
下列不是总体
均值
的无偏估计量
答:
概率论无偏估计量,
设X1、
X2、X3、X4
是来自均值
为μ的总体的样本,则均值μ的无偏估计就是样本均值=2(x1+X2+X3+X0=x。无偏估计量中对于待估参数,不同的样本值就会得到不同的估计值。要确定一个估计量的好坏,就不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量。
概率论无偏估计量,
设X1
,X2,
X3
,
X4是来自均值
为μ的总体的样本,则均值...
答:
最大似然估计 f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1)...xn^(θ-1)lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(
x1x2...x
n)[lnL(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0 θ=-n/ln(x1x2...xn)最大似然估计为 θ=-n/ln(x1x2...xn)应用 在实际应用中,对整个系统(整个实验)而言无系统偏差...
设x1 x2 x3 x4是来自
正态总体N(0,2)的简单随机样本,x是样本
均值
,s²...
答:
抽样分布定理 (x-μ)/(s/根号下n)服从t(n-1)的分布,(
x1
+x2+
x3
+
x4
)/4这个随机变量的
均值
就是0,方差是s²/4,标准差不就是s/2了么,所以Y这个随机变量就是标准化后的(x1+x2+x3+x4)/4服从t(4-1)也就是t(3)。X=a(
X1
-
2X
2)^2+b(
3X3
-4
X4
)^2 =U^2+V^
2 X
服...
设x1
,x2,
x3
,
x4为来自
正态总体N(2,4)的简单随机样本,x拔为样本平
均值
,求...
答:
解:依题意得,E(
X
)=2,D(X)=4 又E(X^2)=D(X)+(Ex)^2 s 所以E(X^2)=2^2+4=4+4=8
设一组数据
为x1x2x3x4
这组数据的平均数为x拔
答:
设一组数据
为x1x2x3x4
这组数据的平均数为x拔=(x1+x2+x3+x4)/4
设X
罢
为
总体X~N(3,4)中抽取的样本(
X1
,X2,
X3
,
X4
)的
均值
答:
解:∵
X
~N(3,4),∴E(X)=
3
,D(X)=4 。根据统计理论,
来自
正态总体样本的平均数服从N(u,δ²/n)。本例中,u=3,δ²/n=1。
x
的平均数~N(3,1),x的平均数-3~N(0,1)P(-1≤x的平均数≤5)=P(-4≤x-3≤2)=F(2)-f(-4)=1+F(2)-f(4)=1+0....
设X1 X
2…… 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
是来自
总体卡方分布的样本,求样本
均值
的期望和样本均值的...
答:
均值
的期望=原期望 均值的方差=原方差/n
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。
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