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x一拔服从什么分布
x一拔的
平方
服从什么分布
答:
x一拔的平方服从卡方分布
。根据知识网得知,X服从
正态分布
,则X一拔的平方服从卡方分布。分布是对一个由大量粒子组成的宏观系统,考察粒子在一定性质范围内的散布情况。
方差可以看作是
什么
?
答:
(n-1)s^2/σ^2服从Χ^2(n-1)分布,如果认为Xi-X服从标准
正态分布
的话,自由度应该改成n而不是n-1。因为S²=1/(n-1)∑(Xi-X拔)²,而且(n-1)S²/σ²~χ²(n-1),又因为σ=1,∑(Xi-X拔)²~χ²(n-1),根据
卡方分布
的定义可知...
xi-
x拔
为
什么
是卡方
分布
答:
那是因为一组符合正态分布的随机变量的线性组合符合正态分布
,因此 也符合正态分布。更精确的,它服从 的正态分布
为
什么X
*-μ的卡方
分布服从
正态分布?
答:
又因为σ=1,∑(Xi-X拔)²~χ²(n-1),
根据卡方分布的定义可知:∑(Xi-μ)2/σ2服从正态分布 N(μ
,σ2/n),则 (X*-μ)/ (σ/n1/2) 服从正态分布 N(0,1) ∑(Xi-μ)2/σ2 。
正态分布的x拔
怎么求
答:
正态分布的x拔:统计量就是X拔=15.5对应在标准正态分布的一个量
。即对应的值为m=(X拔-均值)/样本标准差。其中样本标准差=总体标准差/样本总量的开二次方。X拔表示样本Xi(i=1,2,…,n)的均值,简记为X'。∵X~N(0,1),∴X'~N(0,1/n)。∴E(X'²)=D(X')=1...
x1-
x拔
的
服从什么分布
答:
标准正态分布
。x1-x平均是离散分布的标准差。是按照标准正态分布的一个计算公式,且对于有限个独立同分布的随机变量X1,X2,X3…Xn,这些都是服从标准正态分布的。
正态分布
中
x拔
等于期望吗
答:
正态分布
中x拔等于期望。E(X)表示随机变量的平均水平,也叫期望,而X拔表示的是一组数据的平均值,就是所有的数加起来再除以个数,它和E(X)的区别是随机变量取值是和概率有关系的。E(X1)=E(X2)=E(X3)=E(Xn)=0
X服从
参数为λ的泊松
分布
, EX=
答:
因为总体
X服从
泊松
分布
,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ。因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=
X拔
(即
X的
平均数)。所以λ的矩估计量为 λ(上面一个尖号)=X拔。分布 在概率论和统计学中,指数分布是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间...
设总体
X服从
参数λ的泊松
分布
,X1,X2,…,Xn是总体
X的
样本,是求λ的矩...
答:
因为总体
X服从
泊松
分布
,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=
X拔
即
X的
平均数所以λ的矩估计量为 λ上面一个尖号=X拔由最值原理,如果最值存在,此方程组求得的驻点即为所求的最值点,就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种情况,所以...
s和
x拔
独立吗
答:
x拔^2期望为1/2·σ^2,S^2期望为σ^2。标准
正态分布
的4阶矩期望为3σ^4,x1^2与x2^2独立且期望为σ^2。x拔^2*S^2=1/4(3σ^4-2σ^4+3σ^4)=σ^4。两者乘积的期望并不等于它们期望的乘积,是不独立。μ维随机向量 具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元...
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