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总体服从正态分布N(μ,σ²),其样本均值的平方的...

我刚帮你搜了,找到答案是C。 2013年初级统计师考试《专业知识和实务》预习重点:样本均值 统计量的概率分布提供了该统计量长远而稳定的信息,它构成了推断总体参数的理论基矗 样本均值的均值是总体均值。 在重置抽样时,样本均值的标准差为总体...

样本均值~N(μ,σ^2/n) 所以答案是N(5,0.16)

这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质。可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容。

正态分布的规律,均值X服从N(u,(σ^2)/n) 因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2)。 均值X=(X1+X2...Xn)/n,所以X期望为u,方差D(X)=D(X1+X2...Xn)/n^2=σ^2/n

样本均值? 那不直接是(X1+....+Xn)/n 不过应该不是问这个吧 可以说详细点?

令Y=X-μ,则Y~(0,σ2),其概率密度为f(y)=12πσe?y22σ2,-∞<y<+∞,σ>0|Y|=|X-μ|的数学期望为:E(|Y|)=E(|X?μ|)=∫+∞?∞|y|12πσe?y22σ2dy=2∫+∞0|y|12πσe?y22σ2dy=2πσ于是:E(σ)=E

令Y=X-μ,则Y~(0,σ2),其概率密度为f(y)=12πσe?y22σ2,-∞<y<+∞,σ>0|Y|=|X-μ|的数学期望为:E(|Y|)=E(|X?μ|)=∫+∞?∞|y|12πσe?y22σ2dy=2∫+∞0|y|12πσe?y22σ2dy=2πσ于是:E(σ)=E[12nπ22ni=1|Xi?μ|]=12nπ2E(2ni=1|Xi?μ|)=2n2nπ22πσ...

正态分布的规律,均值X服从N(u,(σ^2)/n) 因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2). 均值X=(X1+X2...Xn)/n,所以X期望为u,方差D(X)=D(X1+X2...Xn)/n^2=σ^2/n

设Y=ΣXi/n P{Y>70}=P{Y-72>-2}=P{(Y-72)/(10/√n)>-√n/5}=1-Φ(-√n/5)=Φ(√n/5)>0.9=Φ(1.29) √n/5>1.29 n>41.6025 n=42

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