在检验均值和方差两个指标中的其中一个,为什么另一个指标是否已知也很重要

还有一个公式D(kX)=k²D(X)所以D(X-Y)=D(X)+D(-Y)=D(X)+(-1)²D(Y)=D(X)+D(Y)

如果只是计算均值和方差的话超出边界的地方一般就改变窗口大小就行了,如果是滤波器的就比较麻烦了.再问：谢谢！那一般该如何处理？是镜像复制吗？还是补零？再答：滤波器我一般直接扔掉边框，因为不管怎样这块的数

理化指标单纯指理化方面的指标,比如感官,金属,无机非金属,有机物等；而卫生指标包括微生物指标和理化指标,可能还包括生化,传染病等

用mean(X)命令,当X为向量,返回向量的均值；当X为矩阵,返回矩阵每列元素均值构成的行向量.同理,求方差可用var(X),用法和mean类似.

首先你必须了解假设检验的背景和方法,才能理解这个问题!（以下只从检验均值时的角度说明,方差的检验类似理解）假设检验的背景是总体的均值即 μ未知时,你需要对之做出一定的假设,比如μ=μ0假设检

均值就是所有数的平均数,就是把所有数都加起来再除以个数方差就是把每个数减去它们的平均数再平方,把这些平方加起来再除以个数方差表示统计数据的离散程度

方差主要科学实验和工程上,比如不同实验条件下,样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等,在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应,这个区间可能几乎是一点,也可能是一个

这四个确切的说应该是等级区分,1.按照SBS改性沥青25℃针入度指标区分,划分为四个等级,其他指标应满足相应等级的技术要求；2.此划分依据不是根据不同的基质沥青得到改性沥青是由指标确定等级,基质沥青的

例如：>>X=1:10X=12345678910>>mean(X)ans=5.5000>>var(X)ans=9.1667

m=rands(5,4)m=0.51550.41210.6469-0.12250.4863-0.93630.3897-0.2369-0.2155-0.4462-0.36580.53100.3110-0

1.定义不同,要区分数学上用随机变量定的是apriori假定的,统计上的是aposteriori是实际数据的合算.2.0.95置信水平,18.31是符合置信水平的那一个数值

这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的

方差不齐的话也是可以做的,因为你分析结果中本来就有两行,MEANSCOMPARE里的IndependentSAMPLESTEST方法,结果有两行,上面一行是方差齐(equalvariancesassu

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

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]再问：均值呢再答：DX=npq（其中n为试验次数，p为在一次试验中事件A发生的概率，

mean（）std()用这两个函数

什么数据都没有的话,根本无法模拟此变量X的分布状况,无法求证此均值和方差符合正态分布有几组数据的话,可以利用chisquaretestz=(数据1-均值)²/数据1+.(数据n-均值)

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

带绝对值的式子不好处理.一般是用平方的.看书上说有人已经开始研究用绝对值的,这样表示的偏差有一些平方偏差所不具有的好性质.三次方和四次方也各有其含义,比如三次方代表密度分布相对于期望的对称程度,四次方

Matlab函数：mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值.>>X=[123456