总体为标准正态分布,为什么样本均值与样本方差相互独立?
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样本均值与样本方差是数理统计学中的两个非常重要的统计量 ,且由一般教材可知 ,若总体服从正态分布 ,则样本均值与样本方差是相互独立的。
( 浙江大学出版的那本书上有证明,不过这类定理证明起来比较麻烦,可以直接用)
然而 ,在教学中 ,大家都容易想到的一个问题是 ,对于非正态总体 ,样本均值与样本方差是否也能相互独立?
当样本 总体服从正态分布~N(μ,σ^2)时样本 均值与样本方差也相互独立。
(证明过程见论文《样本均值与样本方差相互独立的充要条件》湖北师范学院数学系 蔡择林)
( 浙江大学出版的那本书上有证明,不过这类定理证明起来比较麻烦,可以直接用)
然而 ,在教学中 ,大家都容易想到的一个问题是 ,对于非正态总体 ,样本均值与样本方差是否也能相互独立?
当样本 总体服从正态分布~N(μ,σ^2)时样本 均值与样本方差也相互独立。
(证明过程见论文《样本均值与样本方差相互独立的充要条件》湖北师范学院数学系 蔡择林)
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不仅正态分布两个独立,所有样本取样的均值和方差都独立。定理,大学证明不了
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fisher引理,有基本矩阵代数知识就能看懂,搜一下就有
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