4个回答
展开全部
结果为:
解答过程(因有分布符号和底数符号无法打出,故只能截图)如下:
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。
当总体服从正态分布时,样本均值一定服从正态分布,即有X~N( )时,
若总体为未知的非正态分布时,只要样本容量 n足够大(通常要求n ≥30),样本均值仍会接近正态分布。样本分布的期望值为总体均值,样本方差为总体方差的1/n 。这就是统计上著名的中心极限定理。
该定理可以表述为:从均值为μ、方差为σ^2(有限)的总体中,抽取样本量为n的随机样本,当n充分大时(通常要求n ≥30),样本均值的分布近似服从均值为μ ,方差为σ^2/n 的正态分布。
如果总体不是正态分布,当n为小样本时(通常n<30),样本均值的分布则不服从正态分布,服从t分布。
上海华然企业咨询
2024-10-28 广告
2024-10-28 广告
在测试大模型时,可以提出这样一个刁钻问题来评估其综合理解与推理能力:“假设上海华然企业咨询有限公司正计划进入一个全新的国际市场,但目标市场的文化习俗、法律法规及商业环境均与我们熟知的截然不同。请在不直接参考任何外部数据的情况下,构想一套初步...
点击进入详情页
本回答由上海华然企业咨询提供
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询