设总体 是来自总体X的样本,则 , ,

因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计，且二项分布的期望为np，方差为np（1-p），故E（.X）=np，E（S2）=np（1-p）．从而，由期望的性质可得，E（T）=E（.X）-E（S2）=n

再问：���ﲻ����再答：���Ǵ�n��X��ѡ��k������1�ĸ�����ϵĸ���

所求数学期望与X～N（0,1）的数学期望相同,为0.

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为：f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问：求具体步骤再答：这已经是

X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)

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

依概率收敛于E(X²)=D(X)+E²(X)=2+4=6E[Σ(Xi-X均值)²/(n-1)]=s²=no²/(n-1)E[Σ(Xi-X均值)

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ～N(0,1),D(U)=1.

大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i

1、∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)2、样本方差S^2的定义：S^2=(1/(n-1))*∑(Xi-x)^2两者系数比较一下,选择C

答案是0.5013总体X~N（2,1）,X1,X2…X9是来自总体X的一个样本,则可知X平均~N（2,1/9）从而X平均在区间[1,2]中取值的概率是P（1≤X平均≤2）=P（(1-2)/(1/3)≤

E（s^2）=[σ^2/[(n-1)]*E[(n-1)*S^2/σ^2]=[(n-1)*σ^2/(n-1)]=σ^2你这个题发出来确实很独特,我还要先把他解码一下,才能帮你解答.

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

样本均值?那不直接是(X1+.+Xn)/n不过应该不是问这个吧可以说详细点?再问：是等于N（μ，σ^2）吗再答：有完整的题目么？这个X~N（μ，σ^2）意思是总体X服从总体均值为μ，总体标准差为σ的正

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

亲爱的同学,你的题目抄写错误或图片拍摄不清晰,老师无法清楚理解题意,请重新核实你的问题再提问,谢谢!

样本方差Sn运用定理（n-1）Sn^2/σ^2服从自由度为（n-1）的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2

均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n

DX拔=DX/n=(b-a)^2/12n再问：为什么分母有一个n呢再答：DX拔=DX/n样本均值的期望=总体的期望样本均值的方差=n分之总体方差