对数正态分布的期望和方差推导-搜答案-拍题作业网

期望：可以看做是平均值,方差：用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.

用统计量（X－μ）/√(S/n)

对于标准正态分布的取样,样本均值的期望就是0,样本方差的期望有两种理一种是样本内方差的期望,也就是标准差,是1一种是样本间方差的期望,标准误,公式为：s.e.=s.d./根号n对于本题,s.d.（标准

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倒数第三步应该是t的1/2次方,不是负1/2次方

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

若期望u已知,利用(Xi-u)/&(方差)是标准正太的性质,那么它的平方属于塌方分布,在显著性水平条件下.即可找出其拒绝域!

常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布正态分布N~（a,b)EX=aDX=b二项分布B~（n,p)EX=npDX=np(1-p)指数分布λEX=λ分之一DX=λ^2分之一均匀分布在（a,b)之

不是的.f（x）=1/√2πb*e^[-(x-a)^2/2b^2]只是我们求出来发现恰好期望μ=a,方差δ^2=b^2所以才将f（x）写成f（x）=1/√2πδ*e^[-(x-μ)^2/2δ^2]期望

不用二重积分的,可以有简单的办法的.设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]其实就是均值是u,方差是t^2,百度不太好打公式,你将就看一下.于是：

自由度为1的x分布数学期望1,方差2

你的f（x）积分下限不对,lnX值域是＋—无穷

同学你好,这里我只介绍一下1/p的求解方法：根据标准差的定义,从定义式入手E（x）你可以很轻松的写出来,当然是一个很长的求和式子.这样就将E(x)转化为数列求和问题,根据你学的知识,该数列的特点如下：

1、x1、x2是否相互独立,与你得出的Δ=X1-X2无关.只与你使用环境有关,与你建模时假设有关,也就是实际情况.2、如果相互独立,标准正态分布的函数也是标正分布,期望与方差根据公式可求的.如果不独立

当X~N（μ,σ）时,E(X)=μ,D(X)=σ²所以E(Y)=aE(X)+b=aμ+b,D(Y)=a²E(X)=a²σ²

期望为2,方差为5

设ξ服从N(μ,^2),求Eξξ的分布密度为φ(x)=1/[√(2π)σ]e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))从而Eξ=∫(+∞)(-∞)x/[√(2π)σ]e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))d