设总体X～b（1，p)，X1，X2，…，Xn是来自X的样本．（1)求（X1，X2，…，Xn)的分布律-搜答案-智慧作业帮

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）=np-np（1-p）=np2．故答案为：n

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/p,D(N)=1/3P平方.Y可以写作

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期望的误差大於16的概率样本和分布的标准

P{min{X1,X2,X3,X4,X5}

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,

用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出

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－a)当Xi＞b时,F(x)＝1X(1)

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))/(mn)=p所以是无偏估计.再问：第三行是想

(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的分布列验证.

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

(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

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)1/√2σ(X1-X2)~N(0,1)

设总体X服从（0-1）分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)^[n-(x1+...+xn)],对数似

给你点提示,你就能做出来了,D（X1+X拔）=D（X1）+D（X拔）+2Cov（X1,X拔）式中,D（X1+X拔）=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1)+(1/n)^2[D(X2)+D(X3

因为是连续随机变量P(X>X1)=1-aP(X

1、矩估计EX=∫xf(x)dx=∫xβx^(β-1)dx=β/(β+1)=x(平均）--β=x(平均)/(1-x(平均）)2、最大似然估计L(β)=TTβxi^(β-1)-->LnL(β)=nLnβ+∑(β-1)Ln(xi)d(LnL(β

把有两个1和三个1的情况加起来就好了.或者1减去一个1和没有1的情况.

X^2分布X是希腊字母,不是X