设x1,....,xn来自均匀分布U(a,b)的样本,求出a,b两个参数的矩估计-搜答案-百度作业网

a=4..再问：��Ĺ��>再答：��ֲ�Ҫ���Ǳ�׼��̬�ֲ�Xi/0.5~N(0,1)Xi^2/0.25=a*Xi^2a=4

U(-1,1) -->f(x) = 1/2 for -1 < x < 1;&nb

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

收敛好证,极限难求啊!点击图片有收敛证明

所求数学期望与X～N（0,1）的数学期望相同,为0.

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为：f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问：求具体步骤再答：这已经是

服从~N（u,σ^2/n）正态分布

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

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)+

和高手讨论了一下,这办法不是我想的.(x1/(1+x1^2)+x2/(1+x1^2+x2^2)+...+xn/(1+x1^2+x2^2+...+xn^2))^2

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

最直接的就是用Cauchy不等式得:(x2+x3+...+xn+x1)(x1^2/x2+x2^2/x3+...+x(n-1)^2/xn+xn^2/x1)≥(x1+x2+...+x(n-1)+xn)^2

x1,x2,...,xn为实数|x1+x2+...+xn|=|x1+(x2+.+xn)|

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,

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.

1、当x1=3时,显然该数列xn=3,极限存在；2、当x1>3时,用数学归纳法来证明数列单调有界x2=√(x1+6)>√(3+6)=3假设xk>3,下证x(k+1)>3x(k+1)=√(xk+6)>√

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接管时填数字还是表达式?

均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n