设总体X~B(n,p),试用来自总体X的样本(X1,X2,...,Xn)求-搜答案-拍题作业网

如果题目没错的话,就是这么做的

这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1

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

把那个不等式各项减去X,中间变成Y-X,因为他们相互独立,Y-X的期望方差都可以算出来,接下来就可以用切比雪夫不等式了.

用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出

P(X=k)=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k).

B（10,p）,则E(X)=10p,D(X)=10p(1-p)E(X拔)=E(1/n*(X1+X2+^+Xn))=1/n*[E(X1)+E(X2)+^+E(Xn)]=1/10*10*E(X)=10pD

P（38≤X≤43）=P(X≤43)-P(X≤38)=P(Y≤(43-40)/5)-P(Y≤(38-40)/5)=Φ(0.6)-Φ(-0.4)=Φ(0.6)-1+Φ(0.4)Φ(0.6)和Φ(0.4)

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

P{min{X1,X2,X3,X4,X5}

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,

E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;

4是方差?x1+..x16~N(12*16,4*16)均值-12=(x1+..x16-12*16)/16P(|均值-12|>1)=P(|x1+..x16-12*16|>16)即求16个样本和的分布同其

EY=sum【C(n,i)*p^i*q^(n-i)*e^i】(有p+q=1)=sum【C(n,i)*(pe)^i*q^(n-i)】=C(n,0)q^n+C(n,1)q^(n-1)*(pe)+...+C

服从正态分布的随机变量的线性组合仍然服从正态分布,所以样本均值（X-Y）服从N（0,36）分布,（注：X-Y服从N(u1-u2,(σ1^2)/n1+(σ2^2)/n2).剩下的就是求正态分布的概率问题

s^2是修正样本方差,那么17*s^2/σ^2符合卡方(17)分布,p(s^2/a^217*1.2052)=1-p(17*s^2/σ^2>20.4884),查表,=1-X^2(17),上分位点α=0.

先把区间（140

已知是均匀分布,立刻能写出每一个Xi的密度函数都是f(x)＝1/(b－a)a＜Xi＜b那么它们的分布函数也能写出：当Xi＜a时,F(x)＝0当a＜Xi＜b时,F(x)＝∫f(t)dt＝(x－a)/(b