设样本分布x1,x2.....来自总体N(3,4),则统计量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/05 10:00:48
x一~(10,3²/6)P(x一>11)=P((x一-10)/根号下1.5>(11-10)/根号下1.5)=1-标准正太(1/根号下1.5)计算查表得出结果
U(-1,1) -->f(x) = 1/2 for -1 < x < 1;&nb
为了减化记号,用X,Y替代X1,X2.X,Y为服从N(0,s²)的独立随机变量,二者的联合分布密度函数f(x,y)=e^(-(x²+y²)/(2s²))/(2π
X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.
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……
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
服从~N(u,σ^2/n)正态分布
由Xi~N(3,4)得Xi-3~N(0,4)得(Xi-3)/4~N(0,4/(4^2))所以(Xi-3)/4~N(0,1/4)
N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理:X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1
样本均值的期望等于总体期望,此题中为np样本方差的期望等于总体方差,此题为np(1-p)所以t的期望等于np-np(1-p)np(1-p)
P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x
首先要有卡方分布(χ2(n)分布)和F分布的基础.如果不知道这两个,需要先翻书复习.根据卡方分布定义,∑''3,i=1''Xi²满足自由度为3的卡方分布∑''n,i=4''Xi²满
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,
上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.
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X1-X2+X3-X4仍服从正太分布,期望为0,方差为4所以X1-X2+X3-X4服从N(0,4)
1.由伽方分布的性质有:\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY(t).\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ(z)=P{Z<=z}=P{Y&
均值=(X1+X2+.+Xn)/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n
根据韦达定理:x1+x2=-2(1)x1x2=-1(2)(1)^2-4(2)=(x1-x2)^24+4=(x1-x2)^2x1-x2=±2√2再问:当x1<x2的时候,那x1-x2是不是就只等于-2√