已知正态分布N(μ,σ²),求μ的矩估计和最大似然估计-搜答案-搜狗做题网

E(Y)=E(200X185)=2185,D(Y)=200²D(X)=100²,P{2070＜P＜2300}=P{(2070-2185)／100＜(Y-2185)／100＜(230

解

P{|X-μ|

根据卡方分布的定义,你所说的X^2的分布正是服从自由度为1的卡方分布,概率密度是其中把k换成自由度1.

C(u)=E(j*u*X)=1/√(2*π)∫{-∞,+∞}e^(j*u*x-x²/2)dx,直接积分较困难由于d[e^(j*u*x-x²/2)]/dx=(j*u-x)*e^(j*

按公式,先求标准误=标准差/√n=100/√16=25然后求平均数-标准误×t0.975(15）=8946.75；自由度为16-1=15平均数+标准误×t0.975(15)=9053.25;自由度为1

X~N（0,1）则Y=X^2~~卡方分布X^2(1)所以EX^2=1E(X^4)=DY+(EY)^2=2+1=3E(X^3)=0.pdf概率密度函数关于y对称.当然,也是可以像沙发同志那样做.不过有点

由X～N（μ,σ2）,知(X-μ)/σN(0,1)有P{μ-kσ

P(x0)=0898f就是那个圈加一竖（ps：莫非也是seu的孩纸==）

P（x>60）=1-Φ（（60-70）/σ）=0.9,所以Φ（-10/σ）=0.1,p(x>80)=1-Φ（（80-70）/σ=1-Φ（10/σ)=Φ（-10/σ)=0.1

标准偏差标准偏差(StdDev,StandardDeviation)-统计学名词.一种量度数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度.标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然.

E（X）=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

呵呵呵微积分是硬伤~学霸加油吧!

如图：

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.

这是随机变量的标准化啊,X*的标准化随机变量等于X*减去它的数学期望的差除以它的均方差,即[X*-E(X*)]/[D(X*)]^½=(X*-μ)/[σ^2/n]^½=(X*-μ)/

这个你看正态分布的公式,然后拟合曲线就可以spss做不了的我经常帮别人做这类的数据统计分析的

fY(y)=1/（2π）,y∈[-pi,pi],其他为0FZ(z)=P{Z再问：fZ(z)=∫(-π,+π)φ((z-y-u)/σ)/(2π)dy=[Φ((z+π-u)/σ)-Φ((z-π-u)/σ)

期望为2,方差为5