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从总体中提取x1,x2,x3,x4作为样本,Z=max(x1,x2,x3,x4)的概率密度是多少?

来源:学生作业帮 编辑:搜搜考试网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/06/11 15:15:54
从总体中提取x1,x2,x3,x4作为样本,Z=max(x1,x2,x3,x4)的概率密度是多少?
为什么不是f(x1)f(x2)f(x3)f(x4)?
从总体中提取x1,x2,x3,x4作为样本,Z=max(x1,x2,x3,x4)的概率密度是多少?
x1,x2,x3,x4为同一总体的样本-------x1,x2,x3,x4服从同一分布,且彼此独立,设概率密度函数为f(x)
Z=max(...)的概率密度通过Z的概率分布函数求解-------------通过先求F1(Z),再求导的f1(Z)
F1(Z
再问: 你的意思是,样本在原来的概率分布中是相互独立的,如果已知概率密度,可以直接相乘。而在另一种概率分布中,它们的关系就改变了,不再相互独立了?
再答: 1属于同一总体的样本之间永远都是独立的 2样本(a1,…ai…an)通过某种特定关系构成组合A,则A的统计特征与两个东西相关——组合结构,样本自身的统计特征。 3A与ai之间已经不独立了,但这个不影响ai 和aj之间的独立性。 4区分二维分布 和 “样本与样本”之间的关系:二维分布中(X,Y)的相互独立是可以通过F(x,y)=F(x)F(y)以及f(x,y)=f(x)f(y)(注f(x)及f(y)为边缘密度)进行判定 ,而样本和样本之间的关系是样本之间的独立性是通过概率进行关联的,而不能通过概率密度实现,因为样本和样本之间服从同一个分布,从这个层面上讲,一个样本的服从的概率密度和另一个样本服从的概率密度是相同的,也就不谈什么独立了,它们之间直接的乘法运算也就缺乏依据了。 第4点是我自己的理解,如果感觉有不准确的地方,再联系。 我的感觉是:你把二维分布独立性的判别中的分布函数的独立和密度函数的独立之间的等价性直接引用到样本中了,这样就是错误的了,因为同一总体的不同样本是服从同一种分布的
再问: 听你的解释有点懂了,能不能给个联系方式,比如qq什么的,本人还有个样本这块不懂的地方需要请教,谢谢了