总体均值等于数学期望

总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1)X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+

方差主要科学实验和工程上,比如不同实验条件下,样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等,在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应,这个区间可能几乎是一点,也可能是一个

老师给你留作业不是让你来这里问的现在网络是发达了但是你这样问除了跟你一样的小孩知道什么意思别的人哪里有这么闲的功夫给你回答呢也许你还小不知道学习的重要性一个好的初中高中都是为你以后的生活做基础的知道吗

你理解得基本正确,但书上也没说错.注意这里说的“一个样本”换句话说就是“任意一组n个数据”.那么对于任意的这样一组数（一个样本）,你能算出个平均值（X的一个可能取值）,那这个所谓的X不就是个随机变量了

以发给你了

所求数学期望与X～N（0,1）的数学期望相同,为0.

“随机变量的均值”不是专业的表述.虽然英文有时也用mean表示数学期望,但是中文一般不这样说.随机变量的取值和广义密度函数(或者CDF的广义微分)乘积的Lebesgue积分称为数学期望.可以参考wik

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

期望可以理解为加权平均值,权数是函数的密度.对于离散函数,E(x)=∑f(xi)xi平均值一般就是算数平均值.一般在统计中,你希望知道整体的期望,所以就用样本的平均值来估计期望.例如你想知道你打靶的水

样本是固定的一组数,已经知道了他们的均值,不存在期望这一说法,期望是针对不确定的随机变量来说的.再问：样本均值，不是样本值再问：样本均值是一个估计量，它的观察值才是数值不是吗再答：不是，样本均值不能说

设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即f(x,λ)=λexp(-λx)求X(1)和X(n)_百度知道设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分

这个理论上是的.但是一般是不相等的,我们一般求的总体都是一个比较大的数据群.常用获取样本的来估算总体的数学期望.

总体均值是mu,总体方差是sigma,它们是相对于样本均值E(X)和样本方差S^2(X)而言的,总体均值,总体方差是在抽样结果之前就已经知道的,而后两者是根据抽样样本来计算得到的.

在概率和统计学中,一个随机变量的期望值（或期待值）是变量的输出值乘以其机率的总和,换句话说,期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.这个期望应该这样理解.不出现意外的时候

1、总体μ=20,σ^2=436个样本的均值服从一个均值为μ=20,方差为σ^2/n=4/36=1/9的正态分布.即N(20,1/9)（这个正态分布的标准差s=√1/9=1/3）19.2到20.8,区

因为Xk是随机变量,它们与X都是同分布的.

期望也是均值.它是以概率为权的加权平均.总体和样本的概率相等.总体是我们研究问题涉及的对象的全体.样本是从总体中随机抽取的几个产品.

（Ⅰ）分别记甲、乙、丙经第一次烧制后合格为事件A1,A2,A3；设E表示第一次烧制后恰好有一件合格,则：P(E)=P(A1•A2¯•A3¯)+P(A1

要证明随机变量样本的均值的期望等于总体的期望由样本独立同分布因此各样本期望均为总体的期望,再求和求平均即可.E[1/nΣxi]=1/nΣE[xi]=E[xi]=总体均值如果要问样本的均值为何以概率1收

这是服从什么分布的啊.?这个不可能没说吧?如果是正态分布的话2X2-X1-X应该服从的是标准差的无偏估计吧怎么会是数学期望.这是服从什么分布啊.?再问：对是正态分布。结果是不是等于o啊？？再答：结果不