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样本均值的均值
均值
(mean)和平
均值
(average)的区别是什么?
答:
一、含义不同:对于average,表示平均,平均数;一般水平,一般标准。所以是种算术平均。对于mean,也表示平均数,但它既可以是算术平均,也可以是几何平均,或在概率和统计中,随机变量的期望值,即随着样本数的无限增加(如果存在极限),
样本均值
趋向集中到的一个极限值。二、侧重点不同:mean指一组数...
样本均值的
期望和方差各是多少?
答:
又因为x
的均值
为1/n(x1+x2+...xn),所以E(x均值)=1/nE(x1+x2+...xn)=E(x)=E(y1^2+y2^2+...yn^2)=nE(y^2)=n。同理D(x的均值)=D(x1+x2+...xn)/n^2=D(x)/n又因为D(x)等于nD(y^2),通过标准正态分布的积分运算可以求出D(y^2)=2,所以
样本均值的
方差为2,...
样本均值的
方差是多少?怎么证明?
答:
证明如下:设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差;根据方差的性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数;样本均值为ΣXi/n,则
样本均值的
方差为D(ΣXi/n);于是:D(ΣXi/n)=D(1/nΣXi)=1/(n^2)D(ΣXi)=1/(n^2)·n...
为什么
样本均值的
方差等于总体方差除以n?
答:
设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个
样本
,DX为方差。根据方差的性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。
均值
是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。
已知总体正态分布,
样本均值的
分布函数为__
答:
结果为:解题过程如下:
如何求
样本均值的
方差和期望?
答:
x1+x2+...xn)/n^2=D(x)/n又因为D(x)等于nD(y^2),通过标准正态分布的积分运算可以求出D(y^2)=2,所以
样本均值的
方差为2,期望为n.(说明:E(x1)=E(x2)=...E(xn)=E(x),E(x)为总体。同样E(y^2)也是代表总体因为D(y)=E(y^2)-E(y)^2)综上:期望为n,方差为2 ...
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:
简单随机
样本的
样本方差S²与
样本均值
相互独立证明公式如下图: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。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...
样本均值的
期望和方差是什么?
答:
设总体x~u[a,b],
样本均值的
期望和方差如下:如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量的一切可能的取值乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望(若该求和绝对收敛),它是简单算术平均的一种...
为什么要求
样本
方差的期望为0?
答:
样本方差含义:样本方差就是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。样本方差用来表示一列数的变异程度。
样本均值
又叫
样本均数
。即为样本
的均值
。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。在许多实际情况下,人口的真实差异事先是不知道的,必须以某种方式...
样本均值的
方差是多少?
答:
证明如下:设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差;根据方差的性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数;样本均值为ΣXi/n,则
样本均值的
方差为D(ΣXi/n);于是:D(ΣXi/n)=D(1/nΣXi)=1/(n^2)D(ΣXi)=1/(n^2)·n...
棣栭〉
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