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为什么样本的期望等于随机变量的期望

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

这不方差的定义么??定义就没有出处,只须记祝

是这样,随机变量是概率论的概念,是数学家在试图用数学模型来描述客观世界时建立的概念。样本是统计学里的概念,是统计学家应实际生产需要设计统计模型时所建立的概念,但是为了保证算法的正确,统计学使用了概率论作为数学工具,也就是说在统...

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。

只要把积分的过程改成求和就可以证明了,如图。请采纳,谢谢!

早在17世纪,有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规则是先胜三局者为赢家,赢家可以获得100法郎的奖励.当比赛进行到第三局的时候,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了...

EX=0,DX=1,E(X^2)=DX+(EX)^2=1 X服从标准正态分布,X^2服从自由度为1的κ方分布,D(X^2)=2

简单的说,有区别!! 随机变量的期望是以概率为权重的加和。 平均值是认为各个随机变量的概率都是相等的(等权的),所以就是算术平均值的算法。 在矩估计里,由于我得到的样本有限,故认为随机变量的概率是等权的,所以用平均值估计期望。

不是,数学期望是指把随机变量的每一个量乘以它出现的概率,然后求和得到的, 比如假设随机变量有1和2,出现的概率都是二分之一 那么数学期望E(x)=1×1/2+2×1/2=1.5 大概就是这样

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