设X1...X5独立同分布,E(Xi)= D(Xi)=8 估计概论P的下界-搜答案-百度作业网

X与Y相互独立,且都服从正态分布N(0,0.5)-->U=X-YEU=EX-EY=0DU=0.5+0.5=1U~N(0,1)E|X-Y|=E|U|为正态分布的一阶绝对中心矩=(2/pi)^(1/

选A要满足切比雪夫大数定律,必须要求Xi的方差存在(一致有界)当然,D(Xi)存在蕴含了E(Xi)存在简单一点的方法就是排除对B选项,E(Xi)=∑{k=1,∞}k/[k*(k+1)]=∑{k=1,∞

B绝对值号的意义：保证所求的概率不会出现负数的尴尬情况

由林德贝格中心极限定理lim(n->∞)P{{(∑Xi-nμ)/[n^(1/2)*σ]}>x}=1-Φ(x).其中Φ(x)是标准正态分布的分布函数.

x1^2+x2^2服从自由度2的卡方分布.

因为同分布,总体期望等于样本期望再问：没理解，有计算过程么

EX=E(1/n∑xp)=1/n∑E(xp)=μDX=D(1/n∑xp)=1/n²D(∑xp)=1/n²∑D(xp)=σ²/n相关系数就是协方差和2个变量方差的积平方根的

设X期望是a,方差是,则DX=bDW=3b,DZ=3b,D(W-Z)=DW+DZ-2COV(W,Z),则COV（W,Z）=b,则相关系数等于1/3

1/6吧,三个连续随机变量相等的情况忽略为0,所以x1,x2,x3从小到大排就是3的全排列之1非要证明的话只能用条件概率一步步展开了

FX(x)=P(X

独立同分布是说随机变量之间相互独立,而且分布函数相同.既然分布函数相同,因此只要期望,方差是有限值,就必然是一样的.

设X1...Xn的概率密度函数是fX(x),概率分布函数是FX(x)设随机变量Y=max(X1,...,Xn-1)先求Y的概率分布函数FY(y):FY(y)=P{Y

记Y=∑(Xi-X)².X,Y一般不是相互独立的.例如n=3,X1,X2,X3都服从-1,1两点均匀分布.可以算得P(X=1)=(1/2)³=1/8.P(Y=0)=3·(1/2)&

Xi服从Cauchy分布,EXi不存在,所以X1,X2……Xn不满足中心极限定理条件再问：Cauchy分布，这个没学过再答：就是密度是科西分布，按期望的定义其期望不存在

注意到相同下标的X不独立,不相同下标的X相互独立,则该题就解决了

cov(X1,Y)=1/n·∑(i=1~n)cov(X1,Xi)=1/n·cov(X1,X1)=(λ^2)/n所以,选A再问：cov(X1,X2),cov(X1,X3),cov(X1,X4)…cov(

因为（Xi/(X1+X2+……+Xn)）的绝对值小于等于1,所以它的期望存在.由对称性,E[(X1)/(X1+...Xn)]=E[(X2)/(X1+...Xn)]=...E[(Xi)/(X1+...X