均值为3的泊松分布-搜答案-拍题作业网

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

要用到微积分吗?具体公式给下回答：=Σ（3^I*e^(-3)I/I!）(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!）=Σ（3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!）=Σ[

样本均值的标准误差就是样本均值分布的误差.用来估计范围是可以的,但是方差或是标准差的主要作用是用来反映样本中各个个体取值的波动情况的.方差或标准差越大,个体间差值越大.例如11,12,13,14,15

绝对够用了~

标准误差＝总体标准差/样本容量的算术平方根＝0.2/根号100＝0.02

又均值在中位数左边可知呈左偏分布,根据左偏分布的特征知道平均数

先把gamma分布的概率密度函数写一下：f(x)=入*[(入x)^(a-1)]*[e^(-入x)]/g(a)其中：g(a)=∫{0到无穷}[x^(a-1)]*[e^(-x)]dx百度不太好打公式,我用

样本均值的方差等于总体方差除样本数20.总体方差=参数10

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

（样本均值－总体期望）/（样本标准差/样本容量n的算术平方根）服从自由度为n-1的t分布

1众数　　众数是一组数据中出现次数最多的标志值,用M0表示.虽说平均数是用来说明现象的一般水平的,但在有些情况下用众数说明现象的一般水平也有很好的效果.例如,为了掌握集市上某种商品的价格水平,不必登记

我只知道1－1＝0

因为那毕竟是计算得来的,要实践下.再问：但是样本平均值的期望等於总体的期望值，那麼为何还要用置信区间去估计总体均值的范围？再答：使其更准确些再问：我想问，用z检验或t检验是估计总体的均值还是样本的均值

1、虽然总体分布未知,但是根据大数定律,样本均值近似服从N(350,[60/根号(100)])=N(350,36)P(样本均值＞360）＝P(（样本均值－350）／6＞5／3）＝1－0．96162、虽

这是一个参数为λ=5的泊松过程,那么在3个小时内的出现的等车人数X服从参数为3×λ＝15的泊松分布.分别计算下k=0,1,2.10时候的概率相加就行了.再问：这个可操作性太差了，这应该是一道可以手算估

总体均值的区间估计:当总体方差σ已知的时对于给定的置信度1-α(本题为95%,α=0.05)则的置信区间为(X-(σ/√n)Zα/2,X(σ/√n)Zα/再问：你确定是服从正态分布？还有，为什么左边是

负二项分布p{X=k}=f(k;r,p)=(k+r-1)!/[k!(r-1)!]p^r(1-p)^k,k=0,1,2,...,0正无穷）kf(k;r,p)=sum(k=1->正无穷）k(k+r-1)!

1.由伽方分布的性质有：\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY（t）.\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ（z）=P{Z<=z}=P{Y&

均值>中位数>众数