总体X~B(n,p),X1,X2,-,Xn为其样本,求n及p的矩估计量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/15 11:08:38
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
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ~N(0,1),D(U)=1.
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
(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1+…+Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的分布列验证.
不知你能否看到图片.都写在图片里了.很久没做概率题了.
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
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.
N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理:X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1
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
B(n,p),N,P是随机变量,如设X~B(n,p),n=4.如果P{X=1}=P{X=2},则p=()由X~B(n,p),n=4可知P{X=1}=C(4,1)×p×(1-p)^3=4p×(1-p)^
(x拔-2)/1/4服从标准正态,所以是2
因为正态分布具有再生性,就是由这些样本经过变形组成的样本空间,仍然服从正态分布N(2,4),则E(X)=2,D(X)=4则E[(X1+X2+X3+X4)/4]=1/4[E(X1)+E(X2)+E(X3
(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的
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