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设x1x2x3是总体x的样本
...0<x<=θ),θ>0,θ是未知参数(
X1X2X3
)
是总体X的样本
答:
Fx(x)=x/θ (0<x<=θ)let M~max(
x1
,x2,
x3
)F m(m)=Fx1(m)Fx2(m)Fx3(m)= m^3/θ^3 f m(m)=3m^2/θ^3 E {m}= ∫(0~θ)3m^3/(θ^3)dm=3(m^4/4θ^3)|m~(0~θ)=(3/4)θ^4/θ^3=(3/4)θ let N~min(x1,x2,x3)Fn(n)=1-(1-Fx1(n))(1-...
设X1
,X2,X3,X4
是总体X的
一个
样本
, 1/8X1+1/4X2+1/
2X3
+KX4是总体期望E...
答:
1/8+1/4+1/2+K=1 K=1/8
设X1
,X2,
X3是
来自正态
总体X
~N(μ,1)
的样本
,则当a=___时,^μ=1/3X1+...
答:
E(1/3
X1
+1/
2X
2+a
X3
)=1/3μ+1/2μ+aμ=(1/3+1/2+a)μ,只要1/3+1/2+a=1就是无偏估计量,所以a=1/6。概率论和统计中使用正态分布或高斯分布,该平均连续变量表示数据的分布,诸如集成在附近有关概率分布的。通过中心极限定理,表示为许多独立因素之和的随机变量服从正态分布。因此...
...θ]上服从均匀分布,
X1X2X3
X4X5...Xm
是总体X的样本
,则未知参数θ的矩...
答:
过程与结果如图所示
设
总体X
~N(u,1),
X1
,X2,
X3是X的样本
,则___是u的无偏估计量。
答:
简单计算一下即可,答案如图所示
X1X2X3
为
总体X
~N(3,1)
的样本
,求E(X1X2X3)^2
答:
E(
X1X2X3
)^2=E(X1^2)E(X2^2)E(X3^2)=3E(X1^2)=3(1+9)=30 如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,
...X服从B(m,p)
x1
,x2,
x3
,x4...xn是来自
总体X的样本
,则未知参数p的极大...
答:
(
X1
,X2,
X3
,X4,X5,X6)为来自
总体X的
简单随机
样本
,所以:(X1+X1+X3)~daoN(0,3)(X4+X5+X6)~N(0,3)而1/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1/√3(X4+X5+X6)~N(0,1)则[1/√3(X1+X1+X3)]^内2+[1/√3(X4+X5+X6)]^2~X^2(2)也就是说c=1/3 cY~X^2(2)同理可得
x
2^...
设X
服从N(0,1),(
X1
,X2,
X3
,X4,X5,X6)为来自
总体X的
简单随机
样本
,
答:
(
X1
,X2,
X3
,X4,X5,X6)为来自
总体X的
简单随机
样本
所以(X1+X1+X3)~N(0,3)(X4+X5+X6)~N(0,3)所以而1/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1/√3(X4+X5+X6)~N(0,1)则[1/√3(X1+X1+X3)]^2+[1/√3(X4+X5+X6)]^2~X^2(2)也就是说c=1/3 cY~X^2(2) 本回答由提问者推荐 举报| 评论 ...
设
总体X的
密度函数为 f(x)=
2x
0<x<1 (
X1
,X2,
X3
)是来自X的简单随机样 ...
答:
概率密度函数 F(x)=∫[0,x]f(t)dt=x^2 (0<x<1)PX(3)≥0.5 即 x^2≥0.5 x≥√2/2 例如:^
X
(1) f1(x)=n*(F(x))^bai(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^n X(n) fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n 其中f(x) F(x)分别
是总体x的
密度...
...│x│<1,
x1
,
x2.x3
...xn为来自
总体X的
一个
样本
答:
n足够大的时候,
样本
均值的期望不就是
X的
期望么,用CLT可以证明,叫什么中心极限定理什么的。Y = 根号n(样本均值 - E(X))/ X的标准差 服从 Normal(0, 1)分布 也就是 根号n倍样本均值,服从 Normal(根号nE(X),X的方差)分布 所以E(样本均值) = E(X)...
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