已知样本量.均值和标准偏差,如何用minitab比较均值显著性-搜答案-智慧作业帮

总体均值用大写X拔有时用mu,都常见,但很少见小写x拔.样本均值用小写x拔.都是人为设定的,在一本书里统一就行.

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.

卡方分布的证明中已经详细论证,主要是因为S^2即样本方差中的均值x是已知的,假设样本容量为n,那么只需知道n-1个样本值即可,剩下的一个样本值由总体均值减去这n-1个样本值得到,故只需n-1个样本值,

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

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：

以发给你了

对于标准正态分布的取样,样本均值的期望就是0,样本方差的期望有两种理一种是样本内方差的期望,也就是标准差,是1一种是样本间方差的期望,标准误,公式为：s.e.=s.d./根号n对于本题,s.d.（标准

检验时统计量：Z=(均值-μ0)/(σ/根号n)

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

-1.96*3.46/2.83

data={1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,2,3,4};平均数Mean[data]标准差StandardDeviation[data]方差Variance[data]

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(由于V^2为未知,考虑到S^2是V^2的无偏估计,水平为1-a的置信区间为

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起

有了平均值95.2%,标准偏差2.1%,两个一除就出来了.2.1/95.2=0.022=2.2%.相当于97.8%的合格率,高于0.05的置信概率.选择A

方差是只总体中的各个值和平均值之间的波动大小在大学的概率论中总体均值和样本均值是近似相等的!没有那个函数用来表示总体均值和样本均值的差异

必须有每组的样本量均值和标准差才可以进行检验

根据公式均值+-1.96*标准差求出区间估计再问：具体区间再答：【2229.2，10970.8】再问：不好意思，回答错误，不过鉴于没人回答，分数还是给你了

用变异系数比较变异系数=标准差/样本均值变异系数越小,数据越好