设x1 x2 是取自正太总体X的样本,令Y1=1 6 求P(Z>1.33)-搜答案-智慧作业帮

EX=mp=(x1+x2+...+xn)/n所以p的矩估计量为(x1+x2+...+xn)/(mn)而E[(x1+x2+...+xn)/(mn)]=(E(x1)+E(x2)+...+E(xn))/(m

首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/

EX（X上面一横杠）=E[（X1+X2+……+Xn）/n]=1/n[E（X1)+E(X2)+……+E(Xn）]=1/n(U+U+……+U)=U1516

x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln（n个泊松概率函数求积）,之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问：过程！！结果我知道

自由度肯定是2,就是可以转化成两个标准正太分布的平方之和,a,b都是来让后边的两个分布都等于标准正太分布的.再问：我自己已经做出来了，不过分还是给你好了……

若X1,X2,X3,X4独立,(X1+X2)服从N(0,8),则(1/8)(X1+X2)^2服从卡方1；(X3-X4)服从N(0,8),则(1/8)(X3-X4)^2服从卡方1；当C=1/8时,CY服

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=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

B（10,p）,则E(X)=10p,D(X)=10p(1-p)E(X拔)=E(1/n*(X1+X2+^+Xn))=1/n*[E(X1)+E(X2)+^+E(Xn)]=1/10*10*E(X)=10pD

矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确

对任意i,显然都有E(Xi)=θ/2,故E(θ1)=2E(X0)=2/n∑E(Xi)=2*θ/2=θ令t=X(n)为次序统计量,根据次序统计量的密度公式,其密度为g(t)=nF(t)^(n-1)p(t

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

X^2分布X是希腊字母,不是X

很简单的问题,联系我,63415177

服从X^2(n-1)分布,那个X不是未知数X,长得像而已,手机打不出来,抱歉.因为(x-u)^2求和,等于n-1倍的样本方差平方,然后就是定理了,手机不好打阿~

1.如果检验问题是看平均值是否随机来自同一正态母体,这句话就不对；2.如果检验问题是比较两个母体间是否存在差异,这句话不算错；但你给的这个句子本身就有毛病：“正太”?再就是光凭本句子还看不出你要解决的

根据韦达定理x1+x2=-px1*x2=q而x1^2+3x1x2+x2^2=(x1+x2)^2+x1x2=1也就是p^2+q=1(x1+1/x1)+(x2+1/x2)=(x1+x2)+(1/x1+1/

(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的