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样本均值为什么是n减1
随机变量的方差和
样本
方差
为什么
不
一
样?
答:
简单说:是为了保证估计的无偏性!推到过程:
1
.总体方差为σ2,均值为μ S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2]/(
n
-1)X表示
样本均值
=(X1+X2+...+Xn)/n 设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2 E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2]=E[(X1)^2-2X...
统计学方差
为什么
除以
n
-
1
答:
在容量为
N
的总体中,假设我们已经通过随机抽样的方式获得了一份容量为
n
的
样本
数据。现在我们有两个任务需要完成:一是归纳样本本身这n个数据之间的分布状况;二是借助该样本来推测总体的分布状况,亦即尝试以局部推测总体、以偏概全。出于简便的考虑,我们经常仅仅借助
均值
和方差这两个指标来简略地描述样本...
...
N
(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则
样本均值是
...
答:
即U
N
(0,1);因此D(U)=1。正态曲线由
均数
所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。曲线与横轴间的面积总等于1,相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布第一参数μ是服从正态分布的随机变量的
均值
,第...
均值
加减标准差意义?
答:
σχ=σ /√
n
--- 单次测量标准偏差:(贝塞尔公式计算)见图片 残余误差νi 即测得值与算术
平均值
之差
N
:测量次数 问题二:
均数
加减标准差是
什么
意思
平均数
加减标准差的范围内代表大概率事件,范围外代表小概率事件。用成绩为
样本
,则范围内的成绩为正常的大部分考生的成绩,范围外的为特殊的...
为什么样本均值
抽样分布的方差等于总体方差的
n
分之一?
答:
根据方差的性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数。于是D(ΣXi/
n
)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。方差 是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中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。统计中的方差(
样本
方差...
总体
均数
用
什么
字母表示
答:
二、特点不同
1
、总体均值:对任意常数c,均有E(c)=c;
n
个随机变量和的均值等于均值的和;n个随机变量若相互独立,则乘积的均值等于均值的乘积。这时n为有限整数且大于2。2、
样本均值
:样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样...
若x服从正态分布,
为什么
∑ (i=
1
→
n
)(xi-x拔)∧2服从卡方(n-1)分 ...
答:
正态分布曲线
一
种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的
均值
,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作
N
(μ,σ^2)。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小;σ越...
为什么样本均值
服从
N
(12,0.8)
答:
1
、
样本均值
服从
N
(12,0.8)P(|样本均值-12|>1)=P(|样本均值-12|/根号0.8>根号5/2)=2F(1.118)-1 =0.7698 2、P{max{ X1,X2,X3,X4,X5}>15} =1-P{max{ X1,X2,X3,X4,X5}≤15} =1-[P(X≤15)]^5 =1-[P(X-12)/2≤1.5)]^5 =1-F(1.5)^5 1-0.9332^...
一
种电池的
平均
寿命是35小时,这种电池的寿命服从正态分布,标准差是5小...
答:
样本均值服从
N
(35,1)样本均值分布的标准差
是1
有15.9%的样本均值大于36小时 x-35~N(0,1)--x>36-->x-35>1 Ф(1)=0.8423-->1-0.8413=0.159 有53.3%的
样本均值是
在34.5小时到36小时之间 34.5<x<36-->-0.5<x-35<1 Ф(-0.5)=1-Ф(0.5)=1-0.6915=0.3085 Ф(1)...
什么是
“狄克逊 Dixon 检验法”和“格鲁布斯检验法”。
答:
(
1
)标准差已知--奈尔(Nair)检验法。(2)标准差未知--格拉布斯(Grubbs)检验法和狄克逊(Dixon)检验法。格拉布斯(Grubbs)检验法:(1)计算统计量 μ=(X1+X2+…+Xn)/
n
s=(∑(Xi-μ)/(n-1))½(i=1,2…n)Gn=(X(n)-μ)/s 式中μ--
样本平均
值;s--样本标准差;Gn--格拉布斯...
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