计算总体均值或成数估计的必要样本容量时,若有多个样本标准差

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

样本均值应服从正态分布

α=0.05,1-α=0.95Ф(x)-Ф(-x)=0.95-->Ф(x)-1+Ф(x)=0.95--->Ф(x)=(1+0.95)/2=0.975查正态分布表Ф(1.96)=0.975--->x=1

样本量的大小不取决于总体的多少,而取决于(1)研究对象的变化程度；(2)所要求或允许的误差大小（即精度要求）；(3)要求推断的置信程度.也就是说,当所研究的现象越复杂,差异越大时,样本量要求越大；当要

sqrt(n)为根号下n.设样本平均数为u,总体均值为miu,则根据列维-林得伯格定理,sqrt(n)*(u-miu)/sigma服从标准正态分布.样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%,

1.区间估计是建立在无偏点估计的基础上的,要建立总体方差置信区间需要通过知道样本方差在建立.2.样本方差和总体方差通过卡方分布建立关系.3.查表找到相应置信水平的置信界限就可以了.

这个你用探索性因素分析,得出了8个因子是吧,然后你要求分因子和维度的相关,这个要有相关系数矩阵,就是在因素分析里面,最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的.你对8个因子提出一个均值是什么意思?你把

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

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^

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.

因为t的公式是(u-u0)/sd大部分计量经济里面是测b0到bN是不是significant也就是是不是等于0,所以u0大部分时候为0,但是这道题是让你看样本均值是不是为510.03,所以u0=510

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(由于V^2为未知,考虑到S^2是V^2的无偏估计,水平为1-a的置信区间为

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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

这个不绝对,不过一般选择样本标准差大的,一般认为样本标准差大的包含的信息量大,如在计算某个班级学生的平均成绩时,如果只选尖子生,会发现其标准差要比总体全部考虑时的标准差小,但这样是不合理的.标准差小很

结论：样本方差是总体方差的1/n,注意是方差.（n是样本数）如果是标准差的话就是总体的1/根号n了所以答案是20/5=4.0

1.数据的分布离散程度2.样本容量3.置信水平

n=25,α=0.05,查t分布表得0.025的分位数为t(24)=2.0639,计算2.0639×√16/25=1.65112,所以总体均值95%的置信区间为(20-1.65112,20+1.651

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

均值是常数,而估计出的均值是一个统计量,两个是不同的概念