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样本均值的数学期望
期望
和方差怎么求?
答:
期望
公式:方差公式:
如何理解
样本均值的
均值
答:
在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。假设有一个总体,从中抽样,每次抽n个,每次抽出来的n个数值会有个均值u,如果一共抽了k次,那就有k个均值,比如设为u1,u2,u3,...uk,这k个
均值的
均值等于总体的均值。
样本
标准差
的期望
答:
2、样本标准差需要考虑自由度修正:样本标准差的计算中,分母为样本容量减1,即 n-1。这是因为样本标准差通常用来估计总体标准差,通过减小分母,可以使样本标准差更接近总体标准差。3、公式中
均值的
计算:在计算标准差时,需要先计算均值(
样本均值
或总体均值)。均值是数据集中所有观测值的平均数。
均匀分布的方差和
期望
是什么?
答:
均匀分布
的数学期望
是分布区间左右两端和的平
均值
,方差为分布区间左右两端差值平方的十二分之一。即,若X服从[a,b]上的均匀分布,则数学期望EX,方差DX计算公式分别为:,对这道题本身而言,数学期望EX=(2+4)/2=3;方差DX=(4-2)²/12=1/3 ...
概率论,为什么
样本均值的
方差为n分之D(X)?
答:
分析如图所示:在概率分布中,设X是一个离散型随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX,其中E(X)是X的期望值,X是变量值,公式中的E是期望值expected value的缩写,意为“变量值与其期望值之差的平方和”
的期望
值。离散型随机...
数学期望
的作用是什么?方差的作用是什么?
答:
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其
数学期望
(即
均值
)之间的偏离程度。统计中的方差(
样本
方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
数学期望
等于总体参数
答:
数学期望
并不一定等于总体参数。数学期望是一个统计量,表示随机变量的平
均值
,而总体参数是描述总体特征的常数。在一些情况下,特别是在概率分布函数为均匀分布或正态分布等简单情形下,数学期望可能与总体参数相等。例如,如果随机变量X服从正态分布,其期望值(数学期望)等于分布的
均值
,而均值也是描述正...
请问各位教师级人物:我在完全自考,其中国民经济统计里有这么一个公式...
答:
这显然不是除以n能够解释的,如果除以n-1,则成为0/0的不确定值,也就是说这时估计出的总体方差与真实值得偏差可能是任意值,取决于这一组数据本身的偏差。为什么要除以n-1?我们假设一个容量为n的样本{X1,X2,...Xi,...Xn},
样本均值
计作X*。假设总体
数学期望
为u,总体方差为σ²,下面...
正态分布的
期望
,方差各是多少?
答:
X服从一个
数学期望
为μ、方差为σ^2的正态分布。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的
均值
,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2)。μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近...
谁能给我讲讲
期望
与平
均值的
区别
答:
虽然都是有平均的概念,但一个很根本的区别在于,期望是随机变量的总体的平均,而平
均值
是从总体中抽取出来的
样本的
平均。前者是理论上的值、理想值,后者是现实观察到的统计量。举个例子,掷一枚六面均匀的骰子所得的点数 X,这是个随机变量,X
的期望
是 3.5(= [ 1 + 2 + 3 + 4 + 5 +...
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