二项分布p平方无偏估计-搜答案-百度作业网

first,thep.d.f.ofxisf(x)=1/θsotheE(x^2)istheintegrationofx^2*f(x)overallrealnumbers

做无偏估计,自然会有估计量,而估计量是一个随机变量,是可以求期望的,若其期望=你所要估计的参数,那么它就是无偏的

1-(1-p)^3=19/27(1-p)^3=8/27(1-p)=2/3p=1/3P{X>=1}＝1-(1-p)^2=5/9

n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[

题目有问题,最后一句应该是sigma^hat是总体标准差sigma的无偏估计,而不是方差sigma^2的无偏估计.

B（n,p),EX=np,DX=np(1-p)∵E【X²】=DX+（EX）²所以E【X²】=np(1-np)+(np)²再问：连续和离散随机变量都符合这个E【X

因为随机变量服从X～（2,P）则,P（ξ≥1）＝1-=a（a你没给出）,可以求出p；那么,P（η≥1）=1-

m是随机变量,它是随机的,有很多种可能,有时候是1,有时候是2,.但是统计总体后,有一个期望值就是E(m)=n*p

由方差公式求极值点,可以证明方差在该极值点只存在极小值.就是这么证明的.

若X服从二项分布B(n,p),那么Y=1-2X也服从二项分布B(n',p'),n'=1-2n,p'=p.我们知道,如果设X均值为a,方差为b,则a=np,b=npq.(q=1-p)易证,Y=1-2X的

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

注意到所以

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;

试验次数n是已知的吧,根据EX=np=X~求出p*=X~/n(X~是样本的均值,p*是p的距法估计)再问：但是我觉得题目n是不知道的..是个英文题目再答：怎么可能不知道，n是实验次数啊，应该有统计的再

E（kx1+x2+x3）/6=(kEx1+Ex2+Ex3)/6=(k+2)u/6=uk=4

大学上概率论课,我就很纳闷：这1％的概率和99％的概率有区别吗?打一个比方：有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25％,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,

P{X≥22}≈1-Φ((22-25×0.8)/√25×0.8×0.2)=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1587再问：就是说答案错啦?再答：是！

在第A列输入0,1,2,...,20B1格内输入：=FACT(20)/FACT(A1)/FACT(20-A1)*POWER(0.2,A1)*POWER(0.8,20-A1)然后拖下来,就可以实现二项分

/>因为X服从参数为（2，p）的二项分布，且P{X≥1}=59，所以：P{X=0}=1-P{X≥1}=49，即：C02P0(1-P)2=（1-P）2=49，求解得：P=13，因为Y服从参数为（3，p）