二项分布p的有效估计量为,C-R下界为-搜答案-百度作业网

正太分布是二项分布的极限分布.显然正太分布为二项分布的近似是有条件的设独立同分布的随机变量簇X1,X2,……,Xk~B（n,p）,也就是说Xi服从参数为n和p的二项分布,i=1,2,……,k,可以证明

np=2.4(1)np(1-p)=1.44(2)1-p=1.44/2.4=0.6p=0.4n=2.4/0.4=6答案：B.n=6,p=0.4.

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

如果x服从二项分布B(n,p)则其期望E=np,方差D=np(1-p),期望和方差之比4/3,即np/[np(1-p)]=1/(1-p)=4/3所以1-p=3/4,即p=1/4,选择C答案

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-

稍等,答案奉上还在吗?再问：在的。再答：额，马上给你答案满意请采纳，不懂再追问，谢谢

OLS估计量的定义?

词汇(英文)：Ordinaryleastsquares(OLS)释义(中文)：最小二乘法说明(中文)：是指一种最小化回归模型残差平方和的估计方法.

由已知,E(X)=np=0.24,D(X)=np*（1-p）=1.68解得n=p=此题无解,怀疑你给的数据给错了.

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

估计量的一个无偏估计是克拉默—拉奥不等式中等式：无偏估计的方差=1/(n*信息量)成立,就称该无偏估计为估计量的一个有效估计再问：这个“信息量”怎么讲？另外，可不可以认为对于n~∞，无偏估计的方差的极

无偏是从均值说的,有效是从方差说的,方差最小为有效.再问：看清问题：（一致最小方差无偏估计量）和（有效估计量）都是在无偏的前提下讨论的再答：前者表明估计量满足三个评价标准，后者在无偏下的最小方差。再问

再问：�

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

参考答案：

由于X,Y都服从参数为n,p的二项分布,P(X=i)=C(n,i)p^i(1-p)^(n-i),P(Y=i)=C(n,i)p^i(1-p)^(n-i).设Z=X+Y,由于X,Y是相互独立,因此P(Z=

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！

/>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）