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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...

你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算问题,这里不好解释,而正太分布的每样本都独立,...

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。

因为正态分布总体的方差σ2=1已知,且样本均值为5,故5?μ116=4(5-μ)~N(0,1).由标准正态分布表可得,P(-1.96<4(5-μ)<1.96)=0.95,故 4.51<μ<5.49.故答案为:(4.51,5.49).

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

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

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?

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

如图

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