x1 x2 L Xn为样本总体均值Ex=μ

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/07 09:33:04
x1 x2 L Xn为样本总体均值Ex=μ
总体X具有均值μ,方差σ^2.从总体中取得容量为n的样本,Xˉ为样本均值,S^2为样本方差

对于θ,如果E(θ^)=θ,则θ^为θ的无偏估计.而样本均值可以认为是总体均值的无偏估计,即E(Xˉ)=E(X)=μ而样本方差可以认为是总体方差的无偏估计,即E(S^2)=D(X)=σ^2所以这个题就

如何证明样本均值数学期望等于总体均值?

总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1)X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+

设(X1,X2,...,Xn)为总体X~N(0,1)的一个样本,X拔为样本均值,S^2为样本方差,则有( )

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

重复抽样时,样本均值的标准差为总体标准差的()

1/N.有根号.肯定有一个不是标准差.两个都是标准就是1/N再问:那就是说,书上错了吗?再答:课后题如果说的是标准差比标准差是1/根号N。就错了。

有人在估计总体均值时要求在置信度为99%的条件下保证样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%.

sqrt(n)为根号下n.设样本平均数为u,总体均值为miu,则根据列维-林得伯格定理,sqrt(n)*(u-miu)/sigma服从标准正态分布.样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%,

设总体X,X1,X2...Xn是取自总体X的一个样本,A为样本均值,则不是总体期望μ的无偏估计的是?

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

5、从一个标准差为5的总体中抽出一个容量为40的样本,样本均值为25.样本均值的抽样标准差等于多少?

样本均值的抽样标准差=总体标准差/sqrt(样本量)=25/sqrt(40)=0.79057【sqrt代表开平方,*代表乘号】

样本方差 总体方差假定X1,X2,...,Xn为来自总体的重置简单随机样本,总体均值为μ、方差σ^2,Xˉ为样本均值.由

首先有结论:当诸Xi相互独立时,Var(∑Xi)=∑Var(Xi),证明的话用协方差Var(∑Xi)=Cov(∑Xi,∑Xi)=∑Cov(Xi,Xj)=∑Var(Xi)然后可得到:Var(1/n·∑X

5.设由来自正态总体 的容量为16的简单随机样本,得样本均值 =100,求(1)总体均值μ的点估计;(2)总体均值μ的置

1.总体均值μ的点估计当然是1002.没有标准差怎么算第二小题?假设这个标准差是8,置信度0.95时,z=1.96,总体均值μ的置信区间=(100-1.96×8/100的平方根,100+1.96×8/

为了估计正态总体均值,抽取足够大的样本,以95%的概率使样本均值偏离总体均值不超过总体标准差e的25%,试求样本容量

经济数学团队为你解答,有不清楚请追问.请及时评价.再问:再问:能帮忙解答一下吗今天没听懂再答:这次帮你一下,以后有问题请新开提问。

设总体X~N(12,4),x1,x2,x3……x16为样本,X头上一横为样本均值,计算P{丨样本均值-12丨>1}

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

已知总体为正态分布,方差未知,假定样本容量为25,样本均值为20,样本方差为16,请以95%的概率估计总体均

n=25,α=0.05,查t分布表得0.025的分位数为t(24)=2.0639,计算2.0639×√16/25=1.65112,所以总体均值95%的置信区间为(20-1.65112,20+1.651

总体均值300,标准差40,假定抽取样本容量为200的简单随机样本,样本均值落在总体均值正负5以内的概率

样本容量为200的简单随机样本,样本均值X'~N(300,40^2/200)=N(300,8)样本均值落在总体均值正负5以内的概率=P(295

从一个正态总体中随机抽取n=20的一个随机样本,样本均值为17.25,样本标准差为3.3,则总体均值的95%的置

样本标准差为3.3,样本数为20,所以总体均值的标准差为:3.3/根号20=0.737995%置信区间为:Mean-1.96*SE

已知X1,X2,X3,X4是总体X的一个样本,X拔为样本均值,证明2X1—X2—X拔是总体数学期望E(x)的无偏估计量

这是服从什么分布的啊.?这个不可能没说吧?如果是正态分布的话2X2-X1-X应该服从的是标准差的无偏估计吧怎么会是数学期望.这是服从什么分布啊.?再问:对是正态分布。结果是不是等于o啊??再答:结果不