设是来自总体的样本,,.以下总体均值的估计量中最有效的是-搜答案-拍题作业网

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

再问：��ﲻ��再答：��Ǵ�n��X��ѡ��k��1�ĸ��ϵĸ��

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

μσ^2/nσ^2

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.

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

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

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

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若X1,X2,X3,X4独立,(X1+X2)服从N(0,8),则(1/8)(X1+X2)^2服从卡方1；(X3-X4)服从N(0,8),则(1/8)(X3-X4)^2服从卡方1；当C=1/8时,CY服

样本方差Sn运用定理（n-1）Sn^2/σ^2服从自由度为（n-1）的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2

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

DX拔=DX/n=(b-a)^2/12n再问：为什么分母有一个n呢再答：DX拔=DX/n样本均值的期望=总体的期望样本均值的方差=n分之总体方差

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^(