x1.x2.x3是取自于总体x的简单随机样本,则统计量()是u.的无偏估计量

算出行列式的值,再整理成只和x1+x2+x3,x1x2+x2x3+x3x1,x1x2x3这三项有关的形式,利用三次方程韦达定理带入系数可求.

首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/

EX（X上面一横杠）=E[（X1+X2+……+Xn）/n]=1/n[E（X1)+E(X2)+……+E(Xn）]=1/n(U+U+……+U)=U1516

若X1,X2,X3,X4独立,(X1+X2)服从N(0,8),则(1/8)(X1+X2)^2服从卡方1；(X3-X4)服从N(0,8),则(1/8)(X3-X4)^2服从卡方1；当C=1/8时,CY服

这个i是不是7到9啊?因为X1到X9~N(0,1)所以Y1=1/6(X1+...+X6)~N(0,1/6)这个知道吧就是1/n∑xi~N(μ,σ^2/n)Y2~N(0,1/3)推出√2*(Y1-Y2)

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

(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的分布列验证.

矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确

对任意i,显然都有E(Xi)=θ/2,故E(θ1)=2E(X0)=2/n∑E(Xi)=2*θ/2=θ令t=X(n)为次序统计量,根据次序统计量的密度公式,其密度为g(t)=nF(t)^(n-1)p(t

此题运用的是韦达定理的推广.在2次方程情形,韦达定理有一个结论是两根之和等于（-b/a）,推广到3次方程有三根之和：x1+x2+x3=-b/a（其中a为最高次项系数,b为次高项系数,依此类推,初等代数

X^2分布X是希腊字母,不是X

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算出行列式的值,再整理成只和x1+x2+x3,x1x2+x2x3+x3x1,x1x2x3这三项有关的形式,利用三次方程韦达定理带入系数可求.

X1-X2+X3-X4仍服从正太分布,期望为0,方差为4所以X1-X2+X3-X4服从N(0,4)

满足E(T)=E(X)E(X1+X2+CX3)=E(X)2E(X)+CE(X)=E(X)(2+C)=1C=-1

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

这是服从什么分布的啊.?这个不可能没说吧?如果是正态分布的话2X2-X1-X应该服从的是标准差的无偏估计吧怎么会是数学期望.这是服从什么分布啊.?再问：对是正态分布。结果是不是等于o啊？？再答：结果不

1P(入)fx(x)=(入^x)e^(入)/x!f(x1,x2,x3,x4)=入^(x1+x2+x3+x4)*e^(4入)/(x1!x2!x3!x4!)2fx(x)=1/θf(x1,x2,x3,x4)

(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