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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.

样本均值的数学期望简单理解就是样本平均数。

方差主要科学实验和工程上,比如不同实验条件下,样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等,在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应,这个区间可能几乎是一点,也可能是一个非常小的区间,我们生产的期...

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n

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...

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...

无法作答。

样本是固定的一组数,已经知道了他们的均值,不存在期望这一说法,期望是针对不确定的随机变量来说的。

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

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