设总体x~b(1,p),X是来自X的样本

如果题目没错的话,就是这么做的

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

这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1

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

由椭圆的方程可知：a=3，b=5，c=2所以椭圆的两焦点坐标为F1（-2，0），F2（2，0）∵P是椭圆x29+y25=1上一点，根据椭圆的定义：|PF1|+|PF2|=6∵两圆：（x+2）2+y2=

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)

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

该样本遵从二项分布,则可先写出其分布律,然后将n个这样分布律联乘,之后这个连乘的函数取对数,再对取完对数后得到的函数对变量p求导,并令其等于零,得到的p就是其最大似然估计量,如果取完对数后得到的函数对

注意EX1=EX=（0+θ）/2=θ/2（均匀分布的数字特征）,所以有E（2X1）=θ,故选B

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

P（38≤X≤43）=P(X≤43)-P(X≤38)=P(Y≤(43-40)/5)-P(Y≤(38-40)/5)=Φ(0.6)-Φ(-0.4)=Φ(0.6)-1+Φ(0.4)Φ(0.6)和Φ(0.4)

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,

E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;

你这个分布不是指数分布,是几何分布EX=1/p即p=1/EX所以X一把是对EX的矩估计p_hat=1/X一把

4是方差?x1+..x16~N(12*16,4*16)均值-12=(x1+..x16-12*16)/16P(|均值-12|>1)=P(|x1+..x16-12*16|>16)即求16个样本和的分布同其

E(x)＝p

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

(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

已知是均匀分布,立刻能写出每一个Xi的密度函数都是f(x)＝1/(b－a)a＜Xi＜b那么它们的分布函数也能写出：当Xi＜a时,F(x)＝0当a＜Xi＜b时,F(x)＝∫f(t)dt＝(x－a)/(b