设总体X服从正态分布N0,2,X1 ,X2,X3,,X10是来自该总体的样本,
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/06 15:00:28
A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问:虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊?就是说,为什么可以对XY做运算?再答:这
E(Y)=E(200X185)=2185,D(Y)=200²D(X)=100²,P{2070<P<2300}=P{(2070-2185)/100<(Y-2185)/100<(230
不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为o1,o2的所
1,X的密度函数f(x)=1/√(2π)*exp(-x^2/2)2,设y>0P(Y≤y)=P(-√y≤X≤√y)=1/√(2π)*积分(-√y到√y)exp(-x^2/2)dx=2/√(2π)*积分(
YN(0,1)则:EY=aEX+b=aμ+b=0DY=a²DX=a²σ²=1a=1/σb=-μ/σ或者将X标准化Y=aX+b=X-μ/σN(0,1)判断出a=1/σb=-
把正太分布化为标准正太分布就可以解决了,答案是A再问:�Ҳ���ת���������鷳���������ֱ�Ӱ���Ľ�������ͼҲ����Ŷ��ʮ�ָ�л��再答:{��x-��1��/��1}
P(x0)=0898f就是那个圈加一竖(ps:莫非也是seu的孩纸==)
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ~N(0,1),D(U)=1.
不知你能否看到图片.都写在图片里了.很久没做概率题了.
这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.
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
服从F(1,1)分布总体Y服从正态分布N(0,a),x1,x2,x3,x4为其样本.这句话说明了x1,x2,x3,x4相互独立,且都服从正态分布N(0,a),又由于独立的两态分布随机变量的线性组合仍是
由已知X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,所以X−12~N(0,1),E(X)=1,D(X)=2;由Y服从标准正态分布,所以:Y~N(0,1),E(Y)=0,D(Y)=1;又X、Y相互独立
正态分布的规律,均值X服从N(u,(σ^2)/n)因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^2),正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2).均值X=(X1+X2...Xn)
服从正态分布的随机变量的线性组合仍然服从正态分布,所以样本均值(X-Y)服从N(0,36)分布,(注:X-Y服从N(u1-u2,(σ1^2)/n1+(σ2^2)/n2).剩下的就是求正态分布的概率问题
P{|X|>k}=0.1P{X<k}=1-P{|X|>k}/2=0.95
单个个体的值的样本服从正态分布N(μ,σ2)啊,因为是从这个总体中找的X呀.