设x1x2....xn是来自总体A的样本,X的分布由参数-搜答案-拍题作业网

U(-1,1) -->f(x) = 1/2 for -1 < x < 1;&nb

因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计，且二项分布的期望为np，方差为np（1-p），故E（.X）=np，E（S2）=np（1-p）．从而，由期望的性质可得，E（T）=E（.X）-E（S2）=n

证明：∵x(0)>0且x(n+1)=[x(n)+a/x(n)]/2∴x(n)>0∴由均值不等式知[x(n)+a/x(n)]/2≥√a即x(n+1)≥√a∴数列{x(n)}有下界.(1)又x(n+1)/

所求数学期望与X～N（0,1）的数学期望相同,为0.

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为：f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问：求具体步骤再答：这已经是

服从~N（u,σ^2/n）正态分布

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

因为是简单随机样本,所以各样本间相互独立,那么就有：E(X1+X2+……+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+

由Xi~N(3,4)得Xi-3~N(0,4)得(Xi-3)/4~N(0,4/(4^2))所以(Xi-3)/4~N(0,1/4)

1、∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)2、样本方差S^2的定义：S^2=(1/(n-1))*∑(Xi-x)^2两者系数比较一下,选择C

E（s^2）=[σ^2/[(n-1)]*E[(n-1)*S^2/σ^2]=[(n-1)*σ^2/(n-1)]=σ^2你这个题发出来确实很独特,我还要先把他解码一下,才能帮你解答.

样本均值?那不直接是(X1+.+Xn)/n不过应该不是问这个吧可以说详细点?再问：是等于N（μ，σ^2）吗再答：有完整的题目么？这个X~N（μ，σ^2）意思是总体X服从总体均值为μ，总体标准差为σ的正

楼上的.是"Pleasestudyhard.”

P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x

设xn

∵xn≤a≤yn∴0≤|xn-a|≤|xn-yn|0≤|yn-a|≤|xn-yn|∴由夹逼定理：lim(n->∞)xn-a=0即：lim(n->∞)xn=alim(n->∞)yn-a=0即：lim(n

取对数,原不等式等价于x1lnx1+x2lnx2+...+xnlnxn≥(x1+x2+..+xn)(lnx1+lnx2+...+lnxn)/n即n(x1lnx1+x2lnx2+...+xnlnxn)≥

均值=（X1+X2+.+Xn）/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n

分析：所谓排列的奇偶性,是指排列的逆序数为奇数还是为偶数.应用于线性代数的行列式.至于什么是“逆序数”,可以解释为调换原来次序的次数.例如“1,2,3,4,5”的逆序数为0（偶数）,而“1,3,2,4

矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(