已知总体X的数学期望E(X)=μ,方差D(X)=σ2,X1,X2,…,X2n是取自总体X容量为2n的简单随机样本,样本均值为,统计量Y=,求E(Y)。相关知识点: 试题来源: 解析 因为总体分布未知,将Y化简,根据数字特征性质计算E(Y)。因为又E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2,E(Xi2)=σ2+μ2,,所以E(y)==(σ2+μ2)+=...
d(x)即方差，设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)，(x2-x拔)……(xn-x拔)，那么我们用他们的平均数 来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。为了简便 （其中x为该组数据的平均值）。
D(x)是方差，D(X)=E(x²)-[E(X)]²，这是统计学里的公式假设一组数据X：x1，x2，x3，...，x(n-1)，xn。X'：(x1)²，(x2)²，(x3)²，…，(x(n-1))²，(xn)² 。E(X²)即为X'的期望（此处即为X'的平均值）E(X)即为X的...
设总体X的均值E(X)=μ,方差D(X)=σ2,X1,X2,…,X,为来自总体的简单随机样本, 为样本均值,求X;-X和X,一X的相关系数(i≠j)。 答案相关推荐 1 设总体X的均值E(X)=μ,方差D(X)=σ2,X1,X2,…,X,为来自总体的简单随机样本, 为样本均值,求X;-X和X,一X的相关系数(i≠j)。 反馈 ...
eg:这种计算方式引入到卷积神经网络中,一个卷积层有N个不同的卷积核。图像经过一个卷积层,输出N组特征值,如果在这里计算N组特征之间的关系,可以计算协方差矩阵。例如:一组变量X1,X2,X3,两两之间的协方差矩阵的形式表达式: [ V [ X 1 ] C o v [ X 1 , X 2 ] C o v [ X 1 , X 3 ...
11.已知随机变量序列X1,X2,… 的方差有界,D(Xn)≤C,并且当|i-j|→ +∞时,相关系数 n→0,证明: \(X_n,n=1,2,⋯\) 服从大数定律.
卡方分布方差理解过程如下：欲证卡方分布方差为2n。首先，卡方分布定义，即n个独立标准正态分布随机变量的平方和。具体而言，设X1, X2, ..., Xn为独立标准正态分布随机变量，则卡方分布定义为：X1^2 + X2^2 + ... + Xn^2的分布。接下来，利用数学期望和方差的基本性质进行推导。数学期望E(X...
设x=(x1,x2),协方差阵D(xx)=E[(x-E(x))(x-E(x))T] T表示转置,最后结果是2X2的矩阵,第一行：x1的方差 x1和x2的协方差 第二行 x2和x1的协方差 x2的方差.一般都用协方差传播律求观测值函数的方差和中误差.
答案:D. 解: '.X1、X2、 …、 X1n的方差是S2, .∴5X1、 5x2.、 5Xn的方差是52.S2=25S2. 故选D.本题主要考查的是方差的知识,熟练掌握方差 的变化规律是解题的关键; 首先根据方差的变化规律:当一组新数据中的 每个数都分别扩大为原数据中的每个数的n倍 时,则其方差扩大为原数据方差...
公式中x为平均数,n为这组数据个数,x1,x2,x3……xn为这组数据具体数值。 可以看到方差是标准差的平方。 除了期望,方差(variance)是另一个常见的分布描述量。如果说期望表示的是分布的中心位置,那么方差就是分布的离散程度。方差越大,说明随机变量取值越离散。