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首先,我们需要计算样本均值x̄的分布。由于单次测量结果服从正态分布N(μ,4),当进行n次独立重复测量时,样本均值x̄的分布为N(μ,σ^2/n),其中σ^2/n是样本均值的方差。
(1) 对于第一个条件,我们需要找到一个n,使得|x̄-μ|<0.1的概率不小于99%。换句话说,我们希望找到一个n,使得P(-0.1 < x̄-μ < 0.1) ≥ 0.99。因为x̄服从正态分布N(μ,σ^2/n),我们可以将这个条件转化为标准正态分布的形式:P(-0.1 / (σ/√n) < Z < 0.1 / (σ/√n)) ≥ 0.99,其中Z表示标准正态随机变量。查阅正态分布表,我们可以找到Z的对应值:Z ≈ 2.576。因此,我们可以得到以下方程:2.576 = 0.1 / (σ/√n)。将σ = 2代入方程,我们可以求解n ≈ 445。
(2) 对于第二个条件,我们需要找到一个n,使得E(|x̄-μ|^2)<0.1。因为E(|x̄-μ|^2)= σ^2/n,所以我们需要解方程:0.1 = 4 / n。求解得n = 40。
(3) 对于第三个条件,计算E(|x̄-μ|)并不容易。然而,在许多情况下,我们可以使用E(|x̄-μ|^2)作为E(|x̄-μ|)的近似。因此,我们可以使用在(2)中得到的结果:n = 40。
综上所述,为了满足所有条件,我们需要将测量重复至少445次。请注意,这里的计算结果可能会受到舍入误差的影响,因此实际应用中可能需要更多次的测量以保证满足所有条件。
(1) 对于第一个条件,我们需要找到一个n,使得|x̄-μ|<0.1的概率不小于99%。换句话说,我们希望找到一个n,使得P(-0.1 < x̄-μ < 0.1) ≥ 0.99。因为x̄服从正态分布N(μ,σ^2/n),我们可以将这个条件转化为标准正态分布的形式:P(-0.1 / (σ/√n) < Z < 0.1 / (σ/√n)) ≥ 0.99,其中Z表示标准正态随机变量。查阅正态分布表,我们可以找到Z的对应值:Z ≈ 2.576。因此,我们可以得到以下方程:2.576 = 0.1 / (σ/√n)。将σ = 2代入方程,我们可以求解n ≈ 445。
(2) 对于第二个条件,我们需要找到一个n,使得E(|x̄-μ|^2)<0.1。因为E(|x̄-μ|^2)= σ^2/n,所以我们需要解方程:0.1 = 4 / n。求解得n = 40。
(3) 对于第三个条件,计算E(|x̄-μ|)并不容易。然而,在许多情况下,我们可以使用E(|x̄-μ|^2)作为E(|x̄-μ|)的近似。因此,我们可以使用在(2)中得到的结果:n = 40。
综上所述,为了满足所有条件,我们需要将测量重复至少445次。请注意,这里的计算结果可能会受到舍入误差的影响,因此实际应用中可能需要更多次的测量以保证满足所有条件。
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