总体X~N(,),有样本X1,X2,....设Y=1 2,则Y-搜答案-百度作业网

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

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

因为是简单随机样本,所以各样本间相互独立,那么就有：E(X1+X2+……+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ～N(0,1),D(U)=1.

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.

样本均值?那不直接是(X1+.+Xn)/n不过应该不是问这个吧可以说详细点?再问：是等于N（μ，σ^2）吗再答：有完整的题目么？这个X~N（μ，σ^2）意思是总体X服从总体均值为μ，总体标准差为σ的正

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

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}

上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.

x1是个常数,做线性变化方差不变,均值变为y等号右边N(0.5(u-X1),delta^2)

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

样本方差Sn运用定理（n-1）Sn^2/σ^2服从自由度为（n-1）的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2

再问：啊在书上看到了概念不好意思==三克油么么哒ww

贾平凹不是作家么？还写数理统计的书？

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