样本独立分布若x-N(u,a^2)-搜答案-搜搜考试网

mu=[0,2];%数学期望sigma=[10;0,4];%协方差矩阵r=mvnrnd(mu,sigma,50)%生成50个样本

当s>0时做变换s=x^2+y^2,t=x/y,求其反函数.反函数有两支：x=t*sqrt(s/(1+t^2)),y=sqrt(s/(1+t^2))以及x=-t*sqrt(s/(1+t^2)),y=-

X~N(1,2)则E(X)=1D(X)=2Y~U(0,2)则E(Y)=1D(Y)=1/3E(Y^2)=D(Y)+(E(Y))^2=4/3X和Y独立则E(X-Y^2)=E(X)-E(Y^2)=1-4/3

(a^2-b^2)/(a^2+b^2)首先用相关系数的公式,分子的协方差把它写成4项,然后有两项相互抵消了,分子是两个方差开根号相乘,再利用方差的公式就可以得到.主要是用公式,没有什么技巧,做的时候注

把分布密度写出来,用卷积公式. 我算到下面这里也不会了：

记样本x1,...,xn中取-1的个数是m,取1的个数是k,则取0的个数是n-m-k,他们都是样本的函数,也就是统计量.似然函数L(a|x1,x2,..,xn)=(a/2)^m*((1-a)/2)^k

这个用卡方分布算,n次卡方差是知道的,就可以求出来了,其实你也可以直接算,将其展开,用最原始的方法算,E（X^2)-E(x)^2,算,这题我做08年试卷,就是硬算的,可以做的,但是做的时候要小心查看原

书本p147一模一样的

cov(U,V)=cov(x+y,x-y)=cov(x,x)-cov(x,y)+cov(y,x)-cov(y,y)变量X和Y相互独立-->cov(x,y)=cov(y,x)=0量X和Y相互同分布-->

∵cov（U，V）=E（U-EU）（V-EV）=E（X-Y-E（X-Y））E（X+Y-E（X+Y））=E（X-EX-Y+EY）E（X-EX+Y-EY）=E（X-EX）2-E（Y-EY）2=DX-DY由

第一步计算出X(n)的分布函数,从而分布密度.（有现成公式）第二步计算P（|X(N)-a|>e)=P(a-ea再问：X(n)的分布函数该怎么求再答：如果U（0，a）的分布函数是F(x)，则Xn的分布函

1)题目好像没写清楚.2)无偏估计量

上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.

正态分布的规律,均值X服从N（u,（σ^2）/n）因为X1,X2,X3,...,Xn都服从N（u,σ^2),正太分布可加性X1+X2...Xn服从N（nu,nσ^2).均值X=（X1+X2...Xn）

这是个著名的问题.也很有工程用途: 当一个二维信号联合正态时,幅值和相位是独立的.见图：

看教材吧,应该是例题

第一个标准正太第二个t（n-1）

已知是均匀分布,立刻能写出每一个Xi的密度函数都是f(x)＝1/(b－a)a＜Xi＜b那么它们的分布函数也能写出：当Xi＜a时,F(x)＝0当a＜Xi＜b时,F(x)＝∫f(t)dt＝(x－a)/(b

样本独立分布 若x-N(u,a^2)