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样本均值样本方差
均值
和
方差
是相互独立的吗
答:
样本均值
与
样本方差
是数理统计学中的两个非常重要的统计量 ,且由一般教材可知 ,若总体服从正态分布 ,则样本均值与样本方差是相互独立的。( 浙江大学出版的那本书上有证明,不过这类定理证明起来比较麻烦,可以直接用)然而 ,在教学中 ,大家都容易想到的一个问题是 ,对于非正态总体 ,样本均值与样本方差...
样本均值
的期望和
方差
怎么求
答:
样本均值期望和
样本均值方差
推导: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。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
样本均值期望和
样本均值方差
怎么求?
答:
样本均值期望和
样本均值方差
推导: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。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
样本均值和
样本均值方差
有关系吗?
答:
样本均值期望和
样本均值方差
推导: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。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
简单随机样本的
样本方差
S²与
样本均值
相互独立。
答:
样本均值
与
样本方差
是数理统计学中的两个非常重要的统计量 ,且由一般教材可知 ,若总体服从正态分布 ,则样本均值与样本方差是相互独立的。然而 ,在教学中 ,大家都容易想到的一个问题是 ,对于非正态总体 ,样本均值与样本方差是否也能相互独立? 当样本 总体服从正态分布~N(μ,σ^2)时
样本 均值
与...
样本方差
与
样本均值
的区别是什么?
答:
样本均值
:
样本方差
与总体方差的关系公式是样本方差等于总体方差除以n,总体方差的计算公式分母是n,样本方差的计算公式分母是n-1,抽取样本的目的是推算出总体的信息。先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方,然后再对此变量取平均数,就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度,样本...
为什么
样本均值
与
样本方差
相互独立?
答:
证明过程如下图:
样本均值
与
样本方差
是数理统计学中的两个非常重要的统计量 ,且由一般教材可知 ,若总体服从正态分布 ,则样本均值与样本方差是相互独立的。
为什么
样本均值
与
样本方差
独立?
答:
证明过程如下图:
样本均值
与
样本方差
是数理统计学中的两个非常重要的统计量 ,且由一般教材可知 ,若总体服从正态分布 ,则样本均值与样本方差是相互独立的。
高等数学,简单随机样本的
样本方差
S²与
样本均值
为何相互独立?_百度...
答:
证明过程如下图:
样本均值
与
样本方差
是数理统计学中的两个非常重要的统计量 ,且由一般教材可知 ,若总体服从正态分布 ,则样本均值与样本方差是相互独立的。
样本均值
的期望和
方差
各是多少?
答:
因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。样本中各数据与
样本平均数
的差的平方和的平均数叫做
样本方差
;样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。
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