设X1,X2,-Xn是正态总体简单随机样本,样本均值和样本方差分别为-搜答案-拍题作业网

a=4..再问：��Ĺ��>再答：��ֲ�Ҫ���Ǳ�׼��̬�ֲ�Xi/0.5~N(0,1)Xi^2/0.25=a*Xi^2a=4

因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计，且二项分布的期望为np，方差为np（1-p），故E（.X）=np，E（S2）=np（1-p）．从而，由期望的性质可得，E（T）=E（.X）-E（S2）=n

首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/

EX（X上面一横杠）=E[（X1+X2+……+Xn）/n]=1/n[E（X1)+E(X2)+……+E(Xn）]=1/n(U+U+……+U)=U1516

给你点提示,你就能做出来了,D（X1+X拔）=D（X1）+D（X拔）+2Cov（X1,X拔）式中,D（X1+X拔）=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为：f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问：求具体步骤再答：这已经是

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

因为是简单随机样本,所以各样本间相互独立,那么就有：E(X1+X2+……+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ～N(0,1),D(U)=1.

1）如果min(Xi)

大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

x1,x2,...,xn为实数|x1+x2+...+xn|=|x1+(x2+.+xn)|

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

x1是个常数,做线性变化方差不变,均值变为y等号右边N(0.5(u-X1),delta^2)

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均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n