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数学期望等于样本均值,是什么意思?

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.

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...

样本均值的数学期望简单理解就是样本平均数。

我想先说清楚在离散分布的情况下,为什么统计中的期望等于总体均值,接下来连续的情况下就好理解得多。 首先,在离散分布的情况下;举一个有三个离散变量的例子,当X=x1时,P=p1;当X=x2时,P=p2;当X=x3时,P=p3; 那么E(X)= 由频率和概率的关系...

为什么可以用样本均值来估计高斯分布的数学期望? 因为用样本均值估计高斯分布的数学期望,可使估计的方差取极小! 即:D(X) = Σ(i=1->n) (xi-Ex)² / n 当 Ex = Σ(i=1->n) xi / n 时,D(X) -> min 因为:dD(X)/dEx = -2Σ(i=1->n) (xi-Ex)/n...

标准差和方差基本上可以等同,只是公式不同,方差的存在只是为了更好计算标准差

样本是从总体中抽取的数据,反过来再对总体的参数进行估计。所以 样本平均数是对总体数学期望的估计 样本防差是对总体防差的估计 样本标准差是对总体标准差的估计

样本均值的期望是n,方差是2/n

这个题目应该不全吧,无法计算

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