X服从正态分布,样本均值
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/16 04:23:34
P{X>63}=FAI((63-60)/12)=FAI(0.25)这要查表FAI是一个数学符号打不出来P{XX>56}=FAI((63-60)/12)-FAI((56-60)/12)=FAI(0.25
如果X服从N(m,s*s),则z=(X-m)/s服从N(0,1).证明如下:设X服从N(m,s),其分布函数为F(y)=p(X
你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算
多年没有做统计分析了,总体标准差=16,样本标准差=2,这样就可以算出样本数了,样本数就是样本容易了.
这个直接套公式行了,得到的数是要查表的...挺好理解的吧,哪里不懂啊...
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
X~B(n,p),本题n=2,p=0.3,所以E(样本均值)=np=2×0.3=0.6.
不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?
没什么不同.不过你要注意,均值的方差是单独X值方差的1/n(如果均值来源于n个样本的平均)
不知你能否看到图片.都写在图片里了.很久没做概率题了.
样本均值的标准差为:总体标准差/根号(n),所以有16/根号(n)=2得到n=64
这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.
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
由已知X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,所以X−12~N(0,1),E(X)=1,D(X)=2;由Y服从标准正态分布,所以:Y~N(0,1),E(Y)=0,D(Y)=1;又X、Y相互独立
正态分布的规律,均值X服从N(u,(σ^2)/n)因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^2),正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2).均值X=(X1+X2...Xn)
单个个体的值的样本服从正态分布N(μ,σ2)啊,因为是从这个总体中找的X呀.
根据公式均值+-1.96*标准差求出区间估计再问:具体区间再答:【2229.2,10970.8】再问:不好意思,回答错误,不过鉴于没人回答,分数还是给你了