总体均值 u的无偏估计量是

哎呀,这是考验真题,你没答案么?我记得是零几年的考研数一原题,你去找找答案吧?我这给你打也太麻烦点了再问：�ܸ��ҽ���˼·ô��ʲôһ��һ��再答：�Ҽǵ��кü��ַ��������õ����

用excel算吧,方便一点.数据平局值为A数据的标准差为B置信区间=A+-B*1.96/数据数量的平方根再细节的您看EXCEL的公式就好了

Xi独立且服从X的分布D(Xi)=D(X)X的均值=1/n*(X1+X2+……+Xn)=1/n*X1+1/n*X2+……+1/n*Xn正态分布的线性组合仍服从正态分布D(X的均值)=D[1/n*(X1

meandifferense指两组的均值差,即x1的均数-x2的均数.95%confidenceintervalofthedifference是均数差值的95%置信区间表示为上述均数之差加减t界值乘以

给你点提示,你就能做出来了,D（X1+X拔）=D（X1）+D（X拔）+2Cov（X1,X拔）式中,D（X1+X拔）=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1

本均值的方差=D(X)／10=1.2

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

可以的,无偏性只是统计量的一种优良性质,另一个我们关注的优良性质是相合性,即指当样本趋向无穷时,统计量依概率收敛于真实参数.所以,样本二阶中心距虽然不是无偏估计量,但其是相合估计量,只要样本充分大,其

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(X-U)/(V/根号n)~N(0,1）和(n-1)S^2/V^2~卡方(n-1)的分布由于V^2为未知,考虑到S^2是V^

注意EX1=EX=（0+θ）/2=θ/2（均匀分布的数字特征）,所以有E（2X1）=θ,故选B

推荐中国科大陈希孺教授的名著《概率论与数理统计》,相当明了》再问：十分感谢您的关注，书的电子版我有了..呵呵可是由于我对这块知识并不了解，是否能指明所在章节呢？就是提到平均值的标准差的公式推导出的章节

太难了,放弃吧,或者去问数学学院的教授

样本是固定的一组数,已经知道了他们的均值,不存在期望这一说法,期望是针对不确定的随机变量来说的.再问：样本均值，不是样本值再问：样本均值是一个估计量，它的观察值才是数值不是吗再答：不是，样本均值不能说

这个理论上是的.但是一般是不相等的,我们一般求的总体都是一个比较大的数据群.常用获取样本的来估算总体的数学期望.

总体均值是mu,总体方差是sigma,它们是相对于样本均值E(X)和样本方差S^2(X)而言的,总体均值,总体方差是在抽样结果之前就已经知道的,而后两者是根据抽样样本来计算得到的.

刚刚好也在研究这个问题,看了一些其他的答案.顺便贴过来给你看看,不过我虽然知道公式怎么用了.但是还是没有理解为什么一个是除以n,一个是除以n-1样本标准差在真实世界中,除非在某些特殊情况下,找到一个总

正态分布的规律,均值X服从N（u,（σ^2）/n）因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2),正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）

1.数据的分布离散程度2.样本容量3.置信水平

1.设总体X~N（μ,σ） 其中σ已知, 而μ为未知参数, X1,X2,X3.是取自总体X的一个样本. 对给定的置信水平1-α, 得到μ的置信区间2.

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