均值

为什么样本均值与样本方差相互独立?

样本均值与样本方差相互独立的原因是,它们是由不同的计算方式得到的。样本均值是用于度量样本数据的算数平均值,而样本方差则是用于衡量样本数据的离散程度的一种统计量。因为它们是由不同的方式计算得到的,所以它们之间并不存在相互联系。
wpBeta2023-06-27 08:15:171

样本均值的标准差是什么

抽样误差的大小用均数的标准差描述,即样本均数的标准差,简称标准误。从总体中抽出一个样本,这个样本有一个均值。具有相同容量的样本不止一个,每次抽的的样本的均值也可能不同,即所抽样本的均值也构成一个统计量。如果总体的分布一定,那么抽的的样本的均值也服从一个固定的分布。所以,样本均值的期望等于总体期望,标准差根据总体是否有限及其总体分布可计算出。扩展资料:标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方,标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的,通常用M±SD来表示,表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到,标准差受到极值的影响。标准差越小,表明数据越聚集;标准差越大,表明数据越离散。标准差的大小因测验而定,如果一个测验是学术测验,标准差大,表示学生分数的离散程度大,更能够测量出学生的学业水平。参考资料来源:百度百科-样本标准差
mlhxueli 2023-06-27 08:15:151

样本均值怎么求?

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即U ~ N(0,1),因此,D(U)=1。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的正态分布分布。因为问的是样本均值所以就是(X1+....+Xn)/n。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+……zhi+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+……+D(Xn)=nσ^2扩展资料:均值是统计中的一个重要概念。在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平,它是描述数据集中位置的一个统计量。既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平,也可以用它进行不同组数据的比较,以看出组与组之间的差别。用平均数表示一组数据的情况,有直观、简明的特点,所以在日常生活中经常用到,如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。参考资料来源;百度百科-样本均值
小白2023-06-27 08:15:141

如何计算样本均值?

样本均值的计算公式是:设样本平均数为x拔,样本中数据有n个,则x拔=(x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合(样本)计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量,其中总体是指采集样本的集合,是统计比较常用的一种平均数算法。样本均值公式方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数,方差是实际值与期望值之差平方的平均值。方差公式其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s2就表示方差。
大鱼炖火锅2023-06-27 08:15:111

样本平均值和总体平均值什么区别?什么关系

一、样本平均值与总体平均值的区别1、定义不同样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。2、计算依据不同样本均值的计算依据是样本个数,总体均值的计算依据是总体的个数。一般情况下样本个数小于等于总体个数。3、代表意义不同样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势,而总体均值代表着全体个体的集中趋势。样本来自总体,但是样本只是总体的一部分,两者不可能完全相等,一般有差异。二、样本平均值与总体平均值的关系1、计算思路相同:两个均值的计算思路都是用所测量的群体的某指标的总和除以群体个数。2、反映的都是数据的集中趋势。样本均值和总体均值都是反映数据集中趋势的一项指标。3、两者一般情况下不完全相等,样本是对总体的推测。样本只是总体的一部分,样本取自总体,可以反映总体的特征,因此样本平均值也会比较接近于总体平均值,恰好等于总体平均值的机会很少。一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异。参考资料来源:百度百科-样本平均值参考资料来源:百度百科-总体平均值
苏州马小云2023-06-27 08:15:091

样本平均值是怎么得来的?

样本平均数的计算公式是:设样本平均数为x拔,样本中数据有n个,则x拔=(x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合(样本)计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量,其中总体是指采集样本的集合,是统计比较常用的一种平均数算法。影响因素1、可接受的抽样风险可接受的抽样风险与样本规模成反比,注册会计师愿意接受的抽样风险越低,样本规模越大。2、可容忍误差(1)控制测试中,是注册会计师能够接受的最大偏差数量,如果偏差超过这一数量则减少或取消对内部控制程序的信赖。(2)细节测试中,它指注册会计师确定的认定层次的重要性水平,可容忍误差越小,为实现同样的保证程度所需的样本规模越大。
Ntou1232023-06-27 08:15:091

样本均值的计算公式是什么?

样本均值的计算公式是:设样本平均数为x拔,样本中数据有n个,则x拔=(x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合(样本)计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量,其中总体是指采集样本的集合,是统计比较常用的一种平均数算法。样本均值公式方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数,方差是实际值与期望值之差平方的平均值。方差公式其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s2就表示方差。
善士六合2023-06-27 08:15:071

如何求样本均值?

样本平均数的计算公式是:设样本平均数为x拔,样本中数据有n个,则x拔=(x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合(样本)计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量,其中总体是指采集样本的集合,是统计比较常用的一种平均数算法。影响因素1、可接受的抽样风险可接受的抽样风险与样本规模成反比,注册会计师愿意接受的抽样风险越低,样本规模越大。2、可容忍误差(1)控制测试中,是注册会计师能够接受的最大偏差数量,如果偏差超过这一数量则减少或取消对内部控制程序的信赖。(2)细节测试中,它指注册会计师确定的认定层次的重要性水平,可容忍误差越小,为实现同样的保证程度所需的样本规模越大。
铁血嘟嘟2023-06-27 08:15:061

样本均值是怎样计算的?

设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差。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。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。扩展资料:样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布,即μ的概率分布。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,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。设总体共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n不同的样本,在不重复抽样时,共有N·n个可能的样本。每一个样本都可以计算出一个均值,这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来,因此,样本均值的概率分布实际上是一种理论分布。参考资料来源:百度百科--样本均值
韦斯特兰2023-06-27 08:15:051

怎样计算样本均值

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即U ~ N(0,1),因此,D(U)=1。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的正态分布分布。因为问的是样本均值所以就是(X1+....+Xn)/n。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+……zhi+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+……+D(Xn)=nσ^2扩展资料:均值是统计中的一个重要概念。在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平,它是描述数据集中位置的一个统计量。既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平,也可以用它进行不同组数据的比较,以看出组与组之间的差别。用平均数表示一组数据的情况,有直观、简明的特点,所以在日常生活中经常用到,如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。参考资料来源;百度百科-样本均值
凡尘2023-06-27 08:15:041

样本均值的公式是什么?

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即U ~ N(0,1),因此,D(U)=1。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的正态分布分布。因为问的是样本均值所以就是(X1+....+Xn)/n。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+……zhi+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+……+D(Xn)=nσ^2扩展资料:均值是统计中的一个重要概念。在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平,它是描述数据集中位置的一个统计量。既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平,也可以用它进行不同组数据的比较,以看出组与组之间的差别。用平均数表示一组数据的情况,有直观、简明的特点,所以在日常生活中经常用到,如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。参考资料来源;百度百科-样本均值
CarieVinne 2023-06-27 08:15:001

样本均值怎么计算?

设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差。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。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。扩展资料:样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布,即μ的概率分布。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,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。设总体共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n不同的样本,在不重复抽样时,共有N·n个可能的样本。每一个样本都可以计算出一个均值,这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来,因此,样本均值的概率分布实际上是一种理论分布。参考资料来源:百度百科--样本均值
u投在线2023-06-27 08:14:521

样本均值是什么意思?

样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。样本均值则是在总体中的样本数据的均值。
善士六合2023-06-27 08:14:511

如何计算样本均值?

样本均值的计算公式是:设样本平均数为x拔,样本中数据有n个,则x拔=(x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合(样本)计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量,其中总体是指采集样本的集合,是统计比较常用的一种平均数算法。样本均值公式方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数,方差是实际值与期望值之差平方的平均值。方差公式其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s2就表示方差。
小菜G的建站之路2023-06-27 08:14:501

样本均值服从什么分布?

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,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。这就是中心极限定理(central limit theorem)。
Chen2023-06-27 08:14:481

样本均值与样本方差是数还是随机变量?为什么?

对于某一个特定样本而言,均值和方差是恒定值。但对于服从某一分布的多个样本而言,样本不同,则均值和方差随之改变,此时均值和方差是随机变量,且样本均值的期望就是总体的期望,样本方差的期望就是总体的方差。
小白2023-06-27 08:14:472

样本均值和总体均值相等吗?

相等。理论根源是辛钦大数定律,样本之间是独立同分布,当数据样本量很大的时候,样本观测值的平均值和总体的数学期望是在一个极小的误差范围内。矩估计法, 也称矩法估计,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代(未知的)总体矩,解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法,如果总体中有 K个未知参数,可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩,然后利用未知参数与总体矩的函数关系,求出参数的估计量。扩展资料:注意事项:分布列相当于把每种情况都列出来,然后分别计算每种情况发生的概率,然后列成表格的形式。分布列可以分为两点分布(两种情况),超几何分布,n次独立重复试验(n次等可能情况)等,不同的模型有不同的解题方式,注意区分。期望&方差:给出了期望和方差的计算方式,期望是概率乘以对应的x值,方差是浮动程度,和期望相关。同时注意两个分布列A和B,期望和方差虽自变量变化的规律。参考资料来源:百度百科-数理统计参考资料来源:百度百科-正态分布参考资料来源:百度百科-矩估计参考资料来源:百度百科-极大似然估计参考资料来源:人民网-2009-2014考研数学真题概率论考点解析
西柚不是西游2023-06-27 08:14:451

概率论的样本均值和样本方差是什么意思

样本方差为构成样本的随机变量对离散中心 x之离差的平方和除以n-1,用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。
大鱼炖火锅2023-06-27 08:14:441

如何评估样本量对均值结果的可靠性

首先理解样本的概念:由一个或者多个抽样单元组成总体的子集。 所有数据构成了总体,总体分有限总体,无限总体。这样一来,不能用样本样本数据的均值和方差来代替所有数据的均值和方差,可靠性不准确。
善士六合2023-06-27 08:14:431

如何理解样本均值的均值

均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。假设有一个总体,从中抽样,每次抽n个,每次抽出来的n个数值会有个均值u,如果一共抽了k次,那就有k个均值,比如设为u1,u2,u3,...uk,这k个均值的均值等于总体的均值。扩展资料样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布。当总体服从正态分布N(μ,σ2)时,来自该总体的所有容量为n的样本的均值`x也服从正态分布,`x 的数学期望为μ,方差为σ2/n。即`x~N(μ,σ2/n)中心极限定理:从均值为m,方差为s 2的一个任意总体中抽取容量为n的样本,当n充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布。经验法则是n≥30时算是充分大,满足中心极限定理要求。参考资料来源:百度百科-样本均值
Ntou1232023-06-27 08:14:431

求样本均值X,请写出详细的计算过程

(160+150)/2=155(160+170)/2=165(170+180)/2=175(180+190)/2=185155*0.05+165*0.36+175*0.44+185*0.15=171.9
凡尘2023-06-27 08:14:321

样本均值的方差是什么?

样本方差的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)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量。样本均值:样本方差与总体方差的关系公式是样本方差等于总体方差除以n,总体方差的计算公式分母是n,样本方差的计算公式分母是n-1,抽取样本的目的是推算出总体的信息。先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方,然后再对此变量取平均数,就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度,样本均值又叫样本均数,即为样本的均值。
余辉2023-06-27 08:14:311

均值相等的两个数,样本方差是什么?

x的均值与x独立。x1和x的均值独立。E(x1,x)=(EX1,EX),协方差阵是2*2矩阵,对角线上是各自方差,非对角线是协方差。用A表“样本均值”E(AXi)是否等于E(A)E(Xi)E(AXi)=(1/n)E(X1Xi+X2Xi+Xi平方+XnXi)由于,E(Xi平方)=方差+均值平方,显然不满足“必要条件”。平均数是统计中的一个重要概念。小学数学里所讲的平均数一般是指算术平均数,也就是一组数据的和除以这组数据的个数所得的商。在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平,它是描述数据集中位置的一个统计量。既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平,也可以用它进行不同组数据的比较,以看出组与组之间的差别。
凡尘2023-06-27 08:14:301

样本均值的数学期望和方差怎么算

样本均值是一个统计量,是随机变量,在有了样本观测值之后,样本均值才有对应的观测值。当样本观测值黑没有得到时,我们只能把它作为随机变量对待,这时它就有数学期望、方差等数字特征。
Chen2023-06-27 08:14:291

样本均值用什么表示

问题一:统计学中的平均值用什么字母表示 总体均数用μ表示,样本均数用x-bar。 问题二:样本平均数和总体平均数分别用什么表示 样本的平均数是所取数的平均数总体平均数是所有数的平均数 问题三:统计学中样本均数用什么字母代表 总体均数用μ表示,样本均数用x-bar。 一、卡方()的输入: 1、单击插入----符号----其它符号,如图所示; 2、弹出符号对话框,选择如图所示的符号即可; 3、按Ctrl + Shift + =组合键,输入2即可。 二、平均值的(如 x 的平均值)的输入 1、输入 x; 2、将光标放在 x。 问题四:概率论的样本均值和样本方差是什么意思 样本方差为构成样本的随机变量对离散中心 x之离差的平方和除以n-1,用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。 问题五:Excel 样本均值符号怎样打 在word中“插入”――“对象”――“Micrsoft 公式 3.0”在英文状态下输入“x” 在点击图片上红框 就可以了 问题六:样本平均值和总体平均值什么区别?什么关系 样本均值恰好等于总体均值的机会很少 一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异, 样本只是总体的一部分,不可能完全相等. 样本取自总体,所以可以反映其特征,平均值也会比较接近. 问题七:样本的平均数常用x来表示正确吗 是x上面还有条横线吧?叫x (ba) 问题八:平均值的符号是? 就是在X上加一横,如果要用电脑打的话 可以用公式编辑器 选择菜单“插入|对象”,然后选择“Microsoft公式3.0”,“确定” 输入X,在修饰符号中选择第4行第1列
陶小凡2023-06-27 08:14:271

请问样本方差和样本均值的方差的区别在哪里呢?

额 概率论的问题:样本方差:D(X)=E (X^2)-(E(X))^2样本均值就是平均数:D(X拔)=D(X)/n 当然 这是在 x1,x2, xn 相互独立的情况下成立;如果不是独立的就需要另算了
水元素sl2023-06-27 08:14:181

什么情况下样本均值分布是正态分布

当总体是正态分布的时候。但如果从大样本的角度讲,当样本容量n很大的时候,可近似认为样本均值近似服从正态分布。
NerveM 2023-06-27 08:14:181

若把样本的数据与样本均值

首先可知这个样本有100个数 根据x1+x2+……x100=102可得样本的总和为100×100+102=10102 把这个数除以100就可得样本平均数为101.02
meira2023-06-27 08:14:161

样本均值与样本方差为什么相互独立

样本均值和样本方差在总体服从正态分布时相互独立。独立性的这个推论,叙述起来比较复杂,这里简单说一下。不完整,就是两个随机变量独立,以它们为自变量的连续的因变量之间也独立。若总体不服从正态分布,则样本均值和样本方差不一定独立。也就不能推出后面的结论。样本均值的平方与样本方差的独立性的关系(注意不是样本均值),样本均值的平方与样本方差当然独立(因为总体服从正态分布)。根据上面的结论、独立性的一个推论可以推出很多这样的命题,比如样本均值和样本标准差独立等等。扩展资料样本是受审查客体的反映形象或其自身的一部分。按一定方式从总体中抽取的若干个体,用于提供总体的信息及由此对总体作统计推断。又称子样。例如因为人力和物力所限,不能每年对全国的人口进行普查,但可以通过抽样调查的方式来得到需要的信息。从总体中抽取样本的过程叫抽样。最常用的抽样方式是简单随机抽样,按这种方式抽样,总体中每个个体都有同等的机会被抽入样本,这样得到的样本称简单随机样本。样本的平均值称样本均值,样本偏离样本均值的平方的平均值称为样本方差,在数理统计中,常常用样本均值来估计总体均值,用样本方差来估计总体方差。
西柚不是西游2023-06-27 08:14:151

为什么样本均值的方差等于总体方差除以n

设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差。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
小白2023-06-27 08:14:152

计算样本均值的允许误差?

1 (1)、样本均值的抽样标准差=总体标准差/sqrt(样本量)=25/sqrt(40)=0.79057 【sqrt代表开平方,*代表乘号】 你将我的公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果. (2)、由于你的题目已经知道了总体标准差,只需用Excel计算标准正态分布在在95%的置信水平下(也就是5%显著水平下)的双侧临界值就可以进而计算允许误差: Z(0.05/2)=NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985 【NORMSINV(0.05/2)= -1.959963985】 Z(0.05/2)也可以通过查找统计学教科书的附表而得. 95%的置信水平下的允许误差=Z(0.05/2)× 样本均值的抽样标准差=1.959963985*0.79057=1.5495 (3)、 总体均值95%置信区间的下限=样本均值-允许误差=25-1.5495=23.4505 总体均值95%置信区间的上限=样本均值+允许误差=25+1.5495=26.5495 2 (1)、抽样分布的均值就是总体均值,也就是20;样本均值的抽样标准差=16/sqrt(64)=2 (2)、样本均值的抽样分布服从t分布.t分布为以0为中心,左右对称的单峰分布,其形态变化与样本量n(确切地说与自由度ν)的大小有关.样本量n越小,t分布曲线越低平;样本量n越大,t分布曲线越接近标准正态分布(u分布)曲线. (3)、Z=(样本均值-总体均值)/样本均值的抽样标准差=(15.5-20)/2= -2.25 (4)、Z=(样本均值-总体均值)/样本均值的抽样标准差=(23-20)/2= 1.50
kikcik2023-06-27 08:14:141

样本均值的标准差是什么

抽样误差的大小用均数的标准差描述,即样本均数的标准差,简称标准误。从总体中抽出一个样本,这个样本有一个均值。具有相同容量的样本不止一个,每次抽的的样本的均值也可能不同,即所抽样本的均值也构成一个统计量。如果总体的分布一定,那么抽的的样本的均值也服从一个固定的分布。所以,样本均值的期望等于总体期望,标准差根据总体是否有限及其总体分布可计算出。扩展资料:标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方,标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的,通常用M±SD来表示,表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到,标准差受到极值的影响。标准差越小,表明数据越聚集;标准差越大,表明数据越离散。标准差的大小因测验而定,如果一个测验是学术测验,标准差大,表示学生分数的离散程度大,更能够测量出学生的学业水平。参考资料来源:百度百科-样本标准差
北营2023-06-27 08:14:111

如何计算样本的均值和比例的抽样分布?

(一)样本均值的抽样分布1.样本均值抽样分布的形成样本均值的抽样分布即所有样本均值的可能取值形成的概率分布。例如,某高校大一年级参加英语四级考试的人数为6000人,为了研究这6000人的平均考分,欲从中随机抽取500人组成样本进行观察。若逐一抽取全部可能样本,并计算出每个样本的平均考分,将会得出很多不完全相同的样本均值,全部可能的样本均值有一个相应的概率分布,即为样本均值的抽样分布。我们知道,从总体的N个单位中抽取一个容量为n的随机样本,在重复抽样条件下,共有 个可能的样本;在不重复抽样条件下,共有 个可能的样本。因此,样本均值是一个随机变量。2.样本均值抽样分布的特征从抽样分布的角度看,我们所关心的分布的特征主要是数学期望和方差。这两个特征一方面与总体分布的均值和方差有关,另一方面也与抽样的方法是重复抽样还是不重复抽样有关。样本均值的方差则与抽样方法有关。在重复抽样条件下,样本均值的方差为总体方差的1/n,即:公式一:在不重复抽样条件下,样本均值的方差为:公式二:从公式一和公式二可以看出两者仅相差系数 ,该系数通常被称为有限总体修正系数。在实际应用中,这一系数常常被忽略不计,主要是因为:对于无限总体进行不重复抽样时,由于N未知,此时样本均值的标准差仍可按公式一计算,即可按重复抽样处理;对于有限总体,当N很大而抽样比例n/N很小时,其修正系数 ,通常在样本容量n小于总体容量N的5%时,有限总体修正系数就可以忽略不计。因此,公式一是计算样本均值方差的常用公式。3.样本均值抽样分布的形式样本均值抽样分布的形式与原有总体的分布和样本容量n的大小有关。如果原有总体是正态分布,那么,无论样本容量的大小,样本均值的抽样分布都服从正态分布。如果原有总体的分布是非正态分布,就要看样本容量的大小。随着样本容量n的增大(通常要求n≥30),不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,即统计上著名的中心极限定理。虽然总体成绩的分布形态未知,但σ已知,且n=150为大样本,依据中心极限定理可知:样本均值的抽样分布近似服从正态分布。(二)样本比例的抽样分布样本比例即指样本中具有某种特征的单位所占的比例。样本比例的抽样分布就是所有样本比例的可能取值形成的概率分布。例如,某高校大一年级学生参加英语四级考试的人数有6000人,为了估计这6000人中男生所占的比例,从中抽取500人组成样本进行观察,若逐一抽取全部可能样本,并计算出每个样本的男生比例,则全部可能的样本比例的概率分布,即为样本比例的抽样分布。可见,样本比例也是一个随机变量。
人类地板流精华2023-06-27 08:14:091

样本平均值和总体平均值什么区别?什么关系

样本平均值和总体平均值什么区别?什么关系 样本均值恰好等于总体均值的机会很少 一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异, 样本只是总体的一部分,不可能完全相等. 样本取自总体,所以可以反映其特征,平均值也会比较接近. 希望对你有帮助,满意请及时采纳, 你的采纳是我回答的动力! 样本只是总体的一部分,不可能完全相等,样本取自总体,所以可以反映其特征,样板平均值也会比较接近于总体平均值,恰好等于总体平均值的机会很少。 一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异。 比如,想算出学校数学考试的平均成绩,假设学校已共有1000人,这1000人的总成绩是80000,那么平均成绩就是80分,但是如果你嫌麻烦,不想把每个人的成绩都加起来,你可以随机找300个人,把他们的成绩加起来,假设是24003,这300人平均成绩就是80.01分。这时,80就是总体均值,80.01就是样本均值。 若样本平均值为x,总体平均值是a,则有() D 用样本平均值去估计总体平均值一定准确吗? 样本均值恰好等于总体均值的机会很少,但是样本均值的期望(平均值)却是等于样本均值的。一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异,这个差异是可以科学计算并加以控制的。 化学里总体平均值与平均值的区别 总体平均值可看成真实值了 平均值都有很多种 分析里讲到加权 直接平均 4种吧
苏萦2023-06-27 08:14:031

什么是样本均值?

设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差。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。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。扩展资料:样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布,即μ的概率分布。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,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。设总体共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n不同的样本,在不重复抽样时,共有N·n个可能的样本。每一个样本都可以计算出一个均值,这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来,因此,样本均值的概率分布实际上是一种理论分布。参考资料来源:百度百科--样本均值
善士六合2023-06-27 08:14:011

样本平均值和总体平均值什么区别?什么关系

一、样本平均值与总体平均值的区别1、定义不同样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。2、计算依据不同样本均值的计算依据是样本个数,总体均值的计算依据是总体的个数。一般情况下样本个数小于等于总体个数。3、代表意义不同样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势,而总体均值代表着全体个体的集中趋势。样本来自总体,但是样本只是总体的一部分,两者不可能完全相等,一般有差异。二、样本平均值与总体平均值的关系1、计算思路相同:两个均值的计算思路都是用所测量的群体的某指标的总和除以群体个数。2、反映的都是数据的集中趋势。样本均值和总体均值都是反映数据集中趋势的一项指标。3、两者一般情况下不完全相等,样本是对总体的推测。样本只是总体的一部分,样本取自总体,可以反映总体的特征,因此样本平均值也会比较接近于总体平均值,恰好等于总体平均值的机会很少。一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异。参考资料来源:百度百科-样本平均值参考资料来源:百度百科-总体平均值
无尘剑 2023-06-27 08:14:011

样本平均值和总体平均值什么区别?什么关系?

样本均值恰好等于总体均值的机会很少一般情况下样本均值与总体均值之间会有些差异,样本只是总体的一部分,不可能完全相等.样本取自总体,所以可以反映其特征,平均值也会比较接近.
gitcloud2023-06-27 08:14:002

样本均值怎么算?

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即U ~ N(0,1),因此,D(U)=1。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的正态分布分布。因为问的是样本均值所以就是(X1+....+Xn)/n。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+……zhi+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+……+D(Xn)=nσ^2扩展资料:均值是统计中的一个重要概念。在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平,它是描述数据集中位置的一个统计量。既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平,也可以用它进行不同组数据的比较,以看出组与组之间的差别。用平均数表示一组数据的情况,有直观、简明的特点,所以在日常生活中经常用到,如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。参考资料来源;百度百科-样本均值
可桃可挑2023-06-27 08:13:591

样本均值公式是什么?

样本平均数的计算公式是:设样本平均数为x拔,样本中数据有n个,则x拔=(x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合(样本)计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量,其中总体是指采集样本的集合,是统计比较常用的一种平均数算法。影响因素1、可接受的抽样风险可接受的抽样风险与样本规模成反比,注册会计师愿意接受的抽样风险越低,样本规模越大。2、可容忍误差(1)控制测试中,是注册会计师能够接受的最大偏差数量,如果偏差超过这一数量则减少或取消对内部控制程序的信赖。(2)细节测试中,它指注册会计师确定的认定层次的重要性水平,可容忍误差越小,为实现同样的保证程度所需的样本规模越大。
水元素sl2023-06-27 08:13:581

样本均值怎么计算?

样本均值的计算公式是:设样本平均数为x拔,样本中数据有n个,则x拔=(x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合(样本)计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量,其中总体是指采集样本的集合,是统计比较常用的一种平均数算法。样本均值公式方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数,方差是实际值与期望值之差平方的平均值。方差公式其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s2就表示方差。
墨然殇2023-06-27 08:13:561

mean 当n.平均值 讲时是不是单复数同型??还是不可数名词呢?

它是可数的,但是一般是用单数的.ThemeanofAandB.若是用means意思就变成了方法的意思了.
陶小凡2023-06-17 10:22:551

两总体均值检验可以对两个多分类变量进行分析吗

可以。经查询两总体均值检验实验的相关资料得知,两总体均值检验需要对两个多分类变量进行分析,使实验结果对比性更强。两总体均值检验的目的是为了检验两个正态分布总体的均值之间是否有显著差异。
阿啵呲嘚2023-06-14 06:10:541

SPSS 中一 个变量包含多个测量条款怎么输出均值和标准差

这个可以将几个测量条款的选项转换成得分,再加起来求总得分或者平均得分来代表知识共享或者团队绩效的得分,这样就可以计算这两项的均值和标准差了
豆豆staR2023-06-13 08:01:521

无放回抽样的样本均值是什么

无放回抽样的样本均值是什么最佳答案:则第j个抽样固定为某一特定标签样
凡尘2023-06-13 07:49:232

如何用spss进行“单变量组间均值相等检验”

应该就是独立样本均值t检验就可以了比如一个变量 在不同性别上的均值差异比较,用t检验
再也不做站长了2023-06-13 07:43:481

如何用spss进行单变量组间均值相等检验

应该就是独立样本均值t检验就可以了比如一个变量 在不同性别上的均值差异比较,用t检验
肖振2023-06-13 07:43:421

单变量,关于平均值的事后多重比较ryan-einot-gabriel-welsch怎么看

你想问的是什么,录入还用说吗?分析的话,1)点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,弹出单因素方差分析设置窗口,2)设置分析变量因变量: 选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。因素变量: 选择一个因素变量进入“Factor”框中。3)设置多项式比较单击“Contrasts”按钮,将打开设置对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。定义多项式的步骤为:均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如计算“1.1×mean1-1×mean2”的值,检验的假设H0:第一组均值的1.1倍与第二组的均值相等。单因素方差分析的“0ne-Way ANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。多项式的系数需要由自己根据研究的需要输入。具体的操作步骤如下:① 选中“Polynomial”复选项,该操作激活其右面的“Degree”参数框。② 单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单,可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。③ 为多项式指定各组均值的系数。方法是在“Coefficients”框中输入一个系数,单击Add按钮,“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。依次输入各组均值的系数,在方形显示框中形成—列数值。因素变量分为几组,输入几个系数,多出的无意义。如果多项式中只包括第一组与第四组的均值的系数,必须把第二个、第三个系数输入为0值。如果只包括第一组与第二组的均值,则只需要输入前两个系数,第三、四个系数可以不输入。 可以同时建立多个多项式。一个多项式的一组系数输入结束,激话“Next”按钮,单击该按钮后“Coefficients”框中清空,准备接受下一组系数数据。如果认为输入的几组系数中有错误,可以分别单击“Previous”或“Next”按钮前后翻找出错的一组数据。单击出错的系数,该系数显示在编辑框中,可以在此进行修改,修改后单击“Change”按钮在系数显示框中出现正确的系数值。当在系数显示框中选中一个系数时,同时激话“Remove”按钮,单击该按钮将选中的系数清除。④单击“Previous”或“Next”按钮显示输入的各组系数检查无误后,按“Continue”按钮确认输入的系数并返回到主对话框。要取消刚刚的输入,单击“Cancel”按钮;需要查看系统的帮助信息,单击“Help”按钮。不做多项式比较的选择,选择缺省值。4)设置多重比较在主对话框里单击“Post Hoc”按钮,将打开多重比较对话框。该对话框用于设置多重比较和配对比较。方差分析一旦确定各组均值间存在差异显著,多重比较检测可以求出均值相等的组;配对比较可找出和其它组均值有差异的组,并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵,在矩阵中用星号表示有差异的组。(1)多重比较的选择项:①方差具有齐次性时(Equal Variances Assumed),该矩形框中有如下方法供选择:LSD (Least-significant difference) 最小显著差数法,用t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调整。Bonferroni (LSDMOD) 用t检验完成各组间均值的配对比较,但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。Sidak 计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平,比Bofferroni方法的界限要小。Scheffe 对所有可能的组合进行同步进入的配对比较。这些选择项可以同时选择若干个。以便比较各种均值比较方法的结果。R-E-G-WF (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) 用F检验进行多重比较检验。R-E-G-WQ (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range test) 正态分布范围进行多重配对比较。S-N-K (Student-Newmnan-Keuls) 用Student Range分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了 “Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较 小的子集)的均值配对比较。在该比较过程中,各组均值从大到小按顺序排列,最先比较最末端的差异。Tukey (Tukey"s,honestly signicant difference) 用Student-Range统计量进行所有组间均值的配对比较,用所有配对比较误 差率作为实验误差率。Tukey"s-b 用“stndent Range”分布进行组间均值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值。Duncan (Duncan"s multiple range test) 新复极差法(SSR),指定一系列的“Range”值,逐步进行计算比较得出结论。Hochberg"s GT2 用正态最大系数进行多重比较。Gabriel 用正态标准系数进行配对比较,在单元数较大时,这种方法较自由。Waller-Dunca 用t统计量进行多重比较检验,使用贝叶斯逼近。Dunnett 指定此选择项,进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是最后一组。选择了该项就激活下面的“Control Category”参数框。展开下拉列表,可以重新选择对照组。“Test”框中列出了三种区间分别为:“2-sides” 双边检验;“<Control” 左边检验“>Conbo1”“右边检验。②方差不具有齐次性时(Equal Varance not assumed),检验各均数间是否有差异的方祛有四种可供选择:Tamhane"s T2, t检验进行配对比较。Dunnett"s T3,采用基于学生氏最大模的成对比较法。Games-Howell,Games-Howell比较,该方法较灵活。Dunnett"s C,采用基于学生氏极值的成对比较法。③ Significance 选择项,各种检验的显著性概率临界值,默认值为0.05,可由用户重新设定。如选择“LSD”和“Duncan”比较,检验的显著性概率临界值0.05。5)设置输出统计量单击“Options”按钮,打开“Options”对话框。选择要求输出的统计量。并按要求的方式显示这些统计量。在该对话框中还可以选择对缺失值的处理要求。各组选择项的含义如下: “Statistics”栏中选择输出统计量:Descriptive,要求输出描述统计量。选择此项输出观测量数目、均值、标准差、标准误、最小值、最大值、各组中每个因变量 的95%置信区间。Fixed and random effects, 固定和随机描述统计量Homogeneity-of-variance,要求进行方差齐次性检验,并输出检验结果。用“Levene lest ”检验,即计算每个观测量与其组均 值之差,然后对这些差值进行一维方差分析。Brown-Forsythe 布朗检验Welch,韦尔奇检验Means plot,即均数分布图,根据各组均数描绘出因变量的分布情况。“Missing Values”栏中,选择缺失值处理方法。Exclude cases analysis by analysis选项,被选择参与分析的变量含缺失值的观测量,从分析中剔除。Exclude cases listwise选项,对含有缺失值的观测量,从所有分析中剔除。以上选择项选择完成后,按“Continue”按钮确认选择并返回上一级对话框;单击“Cancel”按钮作废本次选择;单击“Help”按钮,显示有关的帮助信息。如选择要求输出描述统计量和进行方差齐次性检验,缺失值处理方法选系统缺省设置。6)提交执行设置完成后,在单因素方差分析窗口框中点击“OK”按钮,SPSS就会根据设置进行运算,并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。7)结果与分析输出结果:结果表1描述统计量,给出了分组的样本含量N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。结果表2为方差齐次性检验结果,从显著性慨率看,p>0.05,说明各组的方差在a=0.05水平上没有显著性差异,即方差具有齐次性。这个结论在选择多重比较方法时作为一个条件。结果表3为差分析表:第1栏是方差来源,包括组间变差“Between Groups”;组内变差“Within Groups”和总变差“Total”。第2栏是离差平方和“Sum of Squares”,组间离差平方和,组内离差平方和,总离差平方和,是组间离差平方和与组内离差平方和相加之和。第3栏是自由度df,组间自由度,组内自由度;总自由度。第4栏是均方“Mean Square”,是第2栏与第3栏之比;组间均方,组内均方。第5栏是F值(组间均方与组内均方之比)。第6栏:F值对应的概率值,针对假设H0:组间均值无显著性差异(即5种品种虫数的平均值无显著性差异)。计算的F值,对应的概率值。结果表4为 LSD法进行多重比较表,如从结论已知该例子的方差具有其次性,因此LSD方法适用。第1栏的第1列“[i]”为比较基准因素,第2列“[j]品种”是比较因素。第2栏是比较基准因素平均数减去比较因素平均数的差值(Mean Difference),均值之间具有0.05水平上有显著性差异,在平均数差值上用“*”号表明。第3栏是差值的标准误。第4栏是差值检验的显著性水平。第5栏是差值的95%置信范围的下限和上限。结果表5 是多重比较的Duncan法进行比较的结果。第1栏为品种,按均数由小到大排列。第2栏列出计算均数用的样本数。第3栏列出了在显著水平0.05上的比较结果,表的最后一行是均数方差齐次性检验慨率水平,p>0.05说明各组方差具有齐次性。多重比较比较表显著性差异差异的判读:在同一列的平均数表示没有显著性差异,反之则具有显著性的差异。例如,因素3横向看,平均数显示在第3列“2”小列,与它同列显示的有因素2的平均数,说明与因素2差异不显著(0.05水平),再往右看,平均数显示在第3列“3”小列,与它同列显示的有因素4的平均数,说明与因素4差异不显著(0.05水平)。则因素3与因素5和因素1具有显著性的差异(0.05水平)。因素3和因素4都显示有平均数值。结果分析:根据具体显示值进行逻辑分析。只有在方差分析中F检验存在差异显著性时,才有比较的统计意义。
九万里风9 2023-06-13 07:40:031

如何在stata 中进行单变量的均值分析

一个分类进行描述统计的命令(sum的进阶版):tabstat price weight length, by(foreign) stat (me sd N) nototal longstub 按照foreign分类,对 price weight length进行描述统计,统计量分别包括me(均值) sd(标准差) N(样本数)星号不知怎么一并加进去,你检测完手工加吧……
大鱼炖火锅2023-06-13 07:39:441

离散型随机变量的均值

用px表示£=x的概率: p1,p2=0(至少取到一个球大于等于3) p5=1-4/5*3/4*2/3=3/5(相当取到5的概率) p3=3/5*2/4*1/3=1/10(即取到1,2,3的概率) p4=1-p5-p3-p2-p1=3/10;综上,根据定义,E£=5*3/5+3*1/10+4*3/10=4.5满意请采纳数学专家——双子座为你解答
小白2023-06-13 07:32:281

为什么说随机变量的均值是常数,样本的平均值是一个随机变量?谢谢回答

为什么说随机变量的均值是固定的,是常数。样本是变化的,它的平均值是随着样本变化等而变化的,故是一个随机变量。
kikcik2023-06-13 07:29:342

如何在MATLAB中产生零均值单位方差不相关可测随机变量序列和零均值方差为0.01的不相关白噪声序列??

Please put it in Math "ban" and send me a message.
u投在线2023-06-13 07:24:052

请教达人如何证明简单随机样本均值服从正态分布?

你也在为概率烦恼么?我也是。。。
水元素sl2023-06-13 07:23:489

均值为a的指数随机变量是什么

均值为a的指数随机变量是a。假设X取值于[a,b]的任意两个长度的子区间的概率是相通的,这种变量称为具有均匀分布的随机变量,其PDF为:期望值刚好等于PDF的对称中心。
康康map2023-06-13 07:22:161

两个正态分布的随机变量相减后的随机变量还是正态分布吗?均值和方差各是多少?

应该还是正态分布的.具体的值不知道了.你还是查一下书吧.应该有的.
阿啵呲嘚2023-06-13 07:21:364

假设随机变量x服从二项分布B(10,0.1),则随机变量x的均值为(  ),方差为(  )。

【答案】:A正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率约为0.68,正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为2倍标准差范围内的概率约为0.95,而落在距均值的距离为3倍标准差范围内的概率约为0.9973。
豆豆staR2023-06-13 07:20:581

设随机变量x服从均值为u,方差为t∧2的正态分布,求e(|x-u|)

0.2。因为P{2<=X<=4}=0.3=)P(0<=X<=2,故P{X<=0}=0.5-P(0<=X<=2)。对于一个随机变量XX,在很多情况下只需要知道某些数字特征就足够了。而在这些数字特征中,最重要的就是期望值和方差。随机变量XX的完备事件组中,各可能值xixi与其概率pipi的乘积之和,称为该随机变量的期望值,记为E(X)E(X)或μμ。扩展资料:注意事项:随机变量是概率论中的重要概念,在整个教学过程中起着承上启下、化繁为简的作用。随机变量及其分布函数的概念和性质(充要条件)﹔分布律和概率密度的性质(充要条件)﹔八大常见的分布:0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布及应用,会计算与随机变量相联系的任一事件的概率,随机变量简单函数的概率分布。一个函数为某一随机变量的分布函数或分布律或分布密度的判定,反求或判定分布中的参数。参考资料来源:百度百科-随机变量参考资料来源:百度百科-正态分布
ardim2023-06-13 07:20:581

如何证明随机变量样本的均值的期望等于总体的期望?此问题不是证样本方差的期望等于总体的方差.

要证明随机变量样本的均值的期望等于总体的期望由样本独立同分布因此各样本期望均为总体的期望,再求和求平均即可。E[1/nΣxi]=1/nΣE[xi]=E[xi]=总体均值如果要问样本的均值为何以概率1收敛予总体均值,则此问题是前苏联统计学家柯尔莫哥洛夫的强大数定律证明了的。初等的证明我已经不记得了。高等的证明需要用到测度论及离散时间鞅的理论知识。
北境漫步2023-06-13 07:20:571

请问如何求随机变量的平均值的密度函数?

我假设你说的“平均值”,指的是“样本平均值”。这个平均值X杠的分布函数,应该和样本数目N有关。N个独立高斯分布的求和仍然是高斯分布,平均值也是高斯分布,这个性质大家都很熟悉。N个独立指数分布的求和是伽玛分布,具体可以去网上查下伽玛分布的性质。下面是我的答案,应该不太会错的,用计算机验证过的。参考资料(Gamma分布):http://baike.baidu.com/view/1476695.htm摘录:“ 设α,β是正常数,如果X的密度是:就称X是服从参数为(β,α)的Gamma分布。并记为Γ(β,α)。。。当β为正整数时,分布可看作α个独立的指数分布之和 ”。
九万里风9 2023-06-13 07:20:571

样本均值的期望和方差是什么?

设总体x~u[a,b],样本均值的期望和方差如下:如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量的一切可能的取值乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望(若该求和绝对收敛),它是简单算术平均的一种推广,类似加权平均。随机变量概念在做实验时,常常是相对于试验结果本身而言,我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如,在掷骰子时,我们常常关心的是两颗骰子的点和数,而并不真正关心其实际结果。就是说,我们关心的也许是其点和数为7,而并不关心其实际结果是否是(1,6)或(2,5)或(3,4)或(4,3)或(5,2)或(6,1)。我们关注的这些量,或者更形式的说,这些定义在样本空间上的实值函数,称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的,所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。
康康map2023-06-13 07:20:561

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布,求随机变量|X-Y|的方差。

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Jm-R2023-06-13 07:20:563

正态分布均值的范围是?

15,16。EX(X上面一横杠)=E[(X1+X2+……+Xn)/n]=1/n [E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)]=1/n (U+U+……+U)=U^f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^dao2]f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f(xn)=[1/(2piσ^2)^0.5]^n*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2+...-(xn-μ)^2/2σ^2]L=[1/(2piσ^2)^0.5n]*exp{-[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^2}lnL=ln[1/(2piσ^2)^0.5n]-[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^2lnL=-0.5n*ln(2piσ^2)-[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^2lnL(对σ^2的导数)=-n/(2σ^2)+[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^4lnL(对σ^2的导数)=0所以-n/(2σ^2)+[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^4=0σ^2=[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/n扩展资料: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,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2)。μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μ。参考资料来源:百度百科-正态分布
LuckySXyd2023-06-13 07:20:551

样本均值和总体均值的区别是什么?

一、性质不同1、总体均值:描述随机变量取值平均状况的数字特征。2、样本均值:表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。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,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。三、作用不同1、总体均值:是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值:和连续型随机变量的总体均值。2、样本均值:均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。参考资料来源:百度百科-总体均值百度百科-样本均值
康康map2023-06-13 07:20:551

均值的数学期望是多少?

数学期望在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。扩展资料:离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。例如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量。k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数,因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等,因而称这随机变量是连续型随机变量。参考资料来源:百度百科-数学期望参考资料来源:百度百科-均值
无尘剑 2023-06-13 07:20:551

请问离散型随机变量的均值与样本的平均值的关系与区别是什么?

区别是一个是真实值一个是估计值,关系是2个是数值上一样的. 如图
LuckySXyd2023-06-13 07:20:531

X服从正态分布,X的平均值的数学期望是什么

还我帮你问一下我朋友,然后把答案告诉你。
水元素sl2023-06-13 07:20:533

随机变量的期望为什么是均值

不太好理解,可以用黎曼积分试着理解.离散随机变量的期望是用随机变量的每个值乘以对应的概率.连续随机变量也是这样.
大鱼炖火锅2023-06-13 07:20:531

均值和平均值的区别是什么?,均值与平均值的区别

1.定义不同样本均值是指在总体中的样本数据的均值。 2.而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。 3.包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。 4. 计算依据不同样本均值的计算依据是样本个数,总体均值的计算依据是总体的个数。 5.一般情况下样本个数小于等于总体个数。 6. 代表意义不同样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势,而总体均值代表着全体个体的集中趋势。 7.样本来自总体,但是样本只是总体的一部分,两者不可能完全相等,一般有差异。
拌三丝2023-06-13 07:20:511

求离散型随机变量的均值方差公式?

设总体x~u[a,b],样本均值的期望和方差如下:扩展资料如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量的一切可能的取值乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望 (若该求和绝对收敛),它是简单算术平均的一种推广,类似加权平均。
LuckySXyd2023-06-13 07:20:511

随机变量均值为80,标准差为24,符合正态分布,这个分布在44到128之间的百分比是

哈尔滨工业大学第20???
此后故乡只2023-06-13 07:20:501

样本均值与总体均值有什么区别?

一、性质不同1、总体均值:描述随机变量取值平均状况的数字特征。2、样本均值:表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。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,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。三、作用不同1、总体均值:是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值:和连续型随机变量的总体均值。2、样本均值:均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。参考资料来源:百度百科-总体均值百度百科-样本均值
ardim2023-06-13 07:20:491

指数随机变量求均值

(1)废品所占比例是1/15,所以抽出150件的均值就是期望值=150*1/15=10(2)这两个区间的概率相等说明x=-3,x=-1与正态分布曲线所围成面积与x=3,x=5与正态分布曲线所围成面积相等,区间长度都是2,于是根据正态分布曲线的性质可以知道这两个所围成面积是关于正态分布曲线的对称轴对称的,所以对称轴是(-3+5)/2=1,于是正态总体的均值就是1
黑桃花2023-06-13 07:20:492

正态分布的均值和方差是随机变量吗

对于正态分布X∽N(μ,σ2)来说,均值μ,也就是数学期望EX,和方差σ2,即DX,是两个重要参数。它可以用来研究连续性随机变量。所以无论是不是正态分布,对一组数据来说方差DX就是变量(X-EX)2的期望,X是数据里的每一个值,EX即均值(数学期望)。
豆豆staR2023-06-13 07:20:481

关于大数定律中随机变量的平均值是怎么回事?

随机变量是样本空间中的变量。如离散型,X=1,2,3,4,5等等
可桃可挑2023-06-13 07:20:312

随机变量求导后均值

f"(x)=6x^2+2ax+b △=4a^2 — 24b 讨论: 当a=1时,则b=1、2、3、4、5、6 ,△0; b=2、3、4、5、6,△0; b=3、4、5、6 ,△0; b=5、6 ,△0; b=6,△=0 共36种,无极值点24种; 2个极值点12种, ∴p(ξ=0)=24/36=2/3,p(ξ=2)=12/36=1/3 E(ξ)=0×2/3+2×1/3=2/3
铁血嘟嘟2023-06-13 07:20:301

随机变量X的均值和X的可能取值的算术平均数有什么不同

踏实随机变量的所有观测值总和与观测值个数的比值,是测度随机变量分布中心最常用的指。
ardim2023-06-13 07:20:303

均值和平均值的区别是什么 均值和平均值的区别有哪些

1、定义不同 样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望,是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。 2、计算依据不同 样本均值的计算依据是样本个数,总体均值的计算依据是总体的个数。一般情况下样本个数小于等于总体个数。 3、代表意义不同 样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势,而总体均值代表着全体个体的集中趋势。样本来自总体,但是样本只是总体的一部分,两者不可能完全相等,一般有差异。
水元素sl2023-06-13 07:20:291

假设随机变量×服从二项分布B(10,0.1)、则随机变量×的均值为__________,方差为__________。(  )

【答案】:A随机变量×服从二项分布写作:X~B(n,p),均值公式为np,方差公式为np(1-p)。本题中,X~B(10,0.1),n=10,p=0.1;均值为np=1,方=np(1-p)=0.9。
左迁2023-06-13 07:20:291

随机变量的分布关于其均值对称是什么意思?

m=E(X),X-m和m-X同分布
人类地板流精华2023-06-13 07:20:291

随机变量X的数学期望E是平均值吗

在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
西柚不是西游2023-06-13 07:20:282

假设随机变量x服从二项分布B(10,0.1).则随机变量X的均值为( ),方差为( )

【答案】:A随机变量x服从二项分布,记为:x-B(n,p),均值公式为np,方差公式为np(1-P)。对于本题,x-B(10,0.1),n=10,p=0.1,故均值np=1,方差np(1-p)=0.9。
小菜G的建站之路2023-06-13 07:20:281
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