设总体X~N(,^2),μ已知,σ未知,(X1,X2,X3)是取自X的样本,观测值为(-3,1,2)。求联合概率密度 20
写出样本(X1,X2,X3)的联合概率密度。
求样本的经验分布函数。
指出X1,+X2+X3,X1-μ,min{X1,X2,X3}中哪些是统计量,哪些不是。
刚开始学数理统计,求指导!! 展开
正态分布的规律,均值X服从N(u,(σ^du2)/n)
因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N(u,σ^dao2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服从N(nu,nσ^2)。
均值X=(X1+X2...Xn)/n,所以X期望为u,方差D(X)=D(X1+X2...Xn)/n^2=σ^2/n
∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)
样本方差S^2的定义:S^2=(1/(n-1))*∑(Xi-x)^2
设总体X~N(μbai,σ^2)X1,X2,X3,X4是来自该总体的一个样du本,求样本方差介于(X1+X2)^zhi2/(X3-X4)^2的分布之间的概率
样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布
代入数据(9-1)*6/16=3 (9-1)*14/16=7
查表+线性插入计算得P(X1+X2)^2/(X3-X4)^2=0.562
所以P=0.932-0.562=0.37
扩展资料:
X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数,简称为概率密度。
单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间发生的概率,所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的,它必须要有区间作为参考和对比。
参考资料来源:百度百科-概率密度
2020-06-11