概率論 如圖,求分佈,解釋下上面標的兩個問題謝謝。為什麼要除平方?還有抽樣定理是啥?書上沒找到

時間 2021-08-11 17:26:23

1樓:飛月凌雪

我就按照語句解釋了哈~

第一個等式:

因為xi是隨機變數x中取出的樣本,即總體是x,滿足n(0,b^2)(西格瑪不好打,我就用b代替了。。)所以,xi也滿足n(0,b^2)

而n個都滿足n(0,1)的隨機變數的相加(這裡的相加不是數值相加,而是隨機變數意義下的相加)是肯定滿足相加和服從n維的卡方分佈,樓主放心,這個是放之四海而皆準的真理

而現在xi的方差是b^2,想要變成n(0,1),故要除以一個b^2

第二個等式:

不造樓主是不是被兩個式子搞暈了,一個是n維,一個是n-1維,而上面一段話說的定理肯定是對的,那麼為什麼是n-1維的呢?

區別在於(yi-y')(y拔不好打,暫且以y'代替y拔)

統計學中有這樣一個定理:

樣本的方差s^2,即樣本中每一個數與樣本均值的差的平方和再除以樣本容量(有的教材可能是樣本容量減一,不過在這裡沒有影響,這裡的s^2是對總體方差的一個有偏估計)

s^2*n/(b^2),這裡的b^2是總體的方差

這個等式服從於自由度為n-1的卡方分佈

從這個定理可以看出來,第二個等式是正確的,第二個等式與第一個等式的區別就在於

第二個等式是(yi-y')^2

s^2*n/(b^2)這個定理的證明可以看一下概率論3s書的統計理論第五章的定理5—6的證明

大學概率論與數理統計的兩個問題,謝謝!

正態分佈的概率計算,x~n(50,100),求p(x<=40)

2樓:匿名使用者

你好!可以如圖轉化為標準正態分佈計算,需要查表。經濟數學團隊幫你解答,請及時採納。謝謝!

3樓:nice千年殺

p(x≤40)=0.1587

方法一:(50,100)分別是(μ,σ²)的意思,μ=50是均值,σ²=100是方差。

根據公式:p(x≤40)=p(x-μ/σ≤40-μ/σ)=p(x-μ/σ≤-1)可以查正態分佈表可以求得結果是0.1587

擴充套件資料 正態分佈:智商、成績、產品質量、身高等等,都符合正態分佈的規律。正態分佈就是中間高,兩邊低,大資料都分佈在中間

4樓:匿名使用者

利用正態分佈特殊區間的概率值:p(u-σ,σ=10,則:

p(x≤40)=½[1-p(50-10

5樓:秦桑

可以如下圖轉化為標準正態分佈計算,需要查表。

正態分佈表(部分)如下:

拓展資料:正態分佈(normal distribution),也稱“常態分佈”,又名高斯分佈(gaussian distribution),最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。

c.f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。

p.s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。

是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈,在統計學的許多方面有著重大的影響力。

6樓:寵魅

去正態分佈概率表上找一下就可以

7樓:愛笑的小美鄧波

0.8413怎麼求得的?

概率論:抽樣分佈與抽樣分佈定理:如圖,怎麼推出xi/0.3~n(0,1)的?求詳細解釋!謝謝了!

8樓:尹六六老師

x~n(μ,σ²)

則ax+b~n(aμ+b,a²σ²)

概率論:關於抽樣分佈與抽樣分佈定理:如圖,打問號的地方怎麼推匯出來的?求詳細解釋!謝謝大神了!

9樓:匿名使用者

標準正態分佈,φ(1)—φ(-1)=φ(1)- (1-φ(1))

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