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样本期望和总体期望
如何证明
样本
方差的
期望
等于
总体
方差
答:
设
总体
为X,抽取n个i.i.d.的
样本
X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ... + (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A 则 E A =E( n * Y^2 - 2 * Y * (X1+X2+...+...
样本
方差的
期望
是多少?
答:
样本
方差的
期望
等于
总体
的方差如下:总体方差的计算公式分母是n,样本方差的计算公式分母是n-1,抽取样本的目的是推算出总体的信息,计算样本方差的目的也是推算出总体的方差,但是计算样本方差时为了能使计算结果更接近总体方差的值。根据无偏性的原则(多次抽样,计算出多个样本的方差,对这些方差取平均值,...
样本
方差的
期望
是怎么得到的?
答:
样本
方差的
期望
等于
总体
的方差如下:总体方差的计算公式分母是n,样本方差的计算公式分母是n-1,抽取样本的目的是推算出总体的信息,计算样本方差的目的也是推算出总体的方差,但是计算样本方差时为了能使计算结果更接近总体方差的值。根据无偏性的原则(多次抽样,计算出多个样本的方差,对这些方差取平均值,...
两个
样本
的方差概率计算
答:
均值的话
样本期望与总体期望
是一样计法的``但不一定相等,因为样本也有可能是有偏的``事后统计的期望当然与理论期望有差异 方差的话,样本与总体的有一点区别,就是自由度。如果同样有N个数值,总体会要求考虑所有N个可能,而样本的方差只考虑N-1,因为样本的方差是重点考虑其偏离程度,可以理解为默认...
样本
均值抽样分布的
期望
是多少?
答:
结果为:解答过程(因有分布符号和底数符号无法打出,故只能截图)如下:
如何证明
样本
方差的
期望
等于
总体
方差
答:
设
总体
为X,抽取n个i.i.d.的
样本
X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其样本方差为S =((Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 )/ (n-1)为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A 则 E A =E(n Y^2 - 2 Y (X1+X2+...+Xn)+ (X1^2 ...
如何证明
样本
方差的
期望
等于
总体
方差
答:
设
总体
为X,抽取n个i.i.d.的
样本
X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其样本方差为S =((Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 )/ (n-1)为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A 则 E A =E(n Y^2 - 2 Y (X1+X2+...+Xn)+ (X1^2 ...
样本
均值
和总体
均值的区别是什么?
答:
2、
样本
均值:样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的
总体
是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学
期望
为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。三、作用不同 1、总体均值:是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值:...
样本
均值的标准差是什么?
答:
从总体中抽出一个
样本
,这个样本有一个均值。具有相同容量的样本不止一个,每次抽的的样本的均值也可能不同,即所抽样本的均值也构成一个统计量。如果总体的分布一定,那么抽的的样本的均值也服从一个固定的分布。所以,样本均值的期望等于
总体期望
,标准差根据总体是否有限及其总体分布可计算出。样本均值...
总体
均值和
样本
均值的区别?
答:
2、
样本
均值:样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的
总体
是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学
期望
为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。三、作用不同 1、总体均值:是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值:...
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