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什么叫样本期望值

样本期望值,就是样本的平均值

期望可以理解为加权平均值,权数是函数的密度. 对于离散函数,E(x)=∑f(xi)xi 平均值一般就是算数平均值. 一般在统计中,你希望知道整体的期望,所以就用样本的平均值来估计期望.例如你想知道你打靶的水平是怎么样的,你就打10靶作为样本,它的平均值是...

样本均值是一个统计量,是随机变量,在有了样本观测值之后,样本均值才有对应的观测值.当样本观测值黑没有得到时,我们只能把它作为随机变量对待,这时它就有数学期望、方差等数字特征.

样本均值的数学期望简单理解就是样本平均数。

设总体为X,抽取n个i.i.d.的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为 Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其样本方差为 S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ... + (Y-Xn)^2 ) / (n-1) 为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A 则 E A =E( n * Y^2 - 2 * Y * (X1+X2+...+Xn) ...

设E(X)=μ 则: E(X的平均值) =E(1/n·∑Xi) 【i从1到n】 =1/n·E(∑Xi) =1/n·∑E(Xi) =1/n·nμ =μ

假设有一个总体,从中抽样,每次抽n个,每次抽出来的n个数值会有个均值u,如果一共抽了k次,那就有k个均值,比如设为u1,u2,u3,...uk,这k个均值的均值等于总体的均值。 顺便说一句,基于中心极限定理,这K个均值的标准差是总体标准差的根号n...

设E(X)=μ 则: E(X的平均值) =E(1/n·∑Xi) 【i从1到n】 =1/n·E(∑Xi) =1/n·∑E(Xi) =1/n·nμ =μ

设总体为X,抽取n个i.i.d.的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为 Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A则 E A =E( n * Y^2 - 2 * Y * (X1+X2+...+X...

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