因为n项相加,其中有一项可以被其他的线性表出,所以自由度是n-1。不除以方差的话,没有什么现成的分布。 样本方差S^2中是X均值是已知的,假设样本容量为n,那么只需知道n-1个样本值即可,剩下的一个样本值由总体均值减去这n-1个样本值得到,故只需n-1个样本值,即服从n-1个自由度。 扩展资料 设A=(aij)...
( n - 1) S2服从于自由度为 n - 1的 χ 2 分布,两个独立样本的方差之比服从于自由度为 1 n - 1, 2 n - 1的 F 分布。相关知识点: 试题来源: 解析 答: 标准正态分布资料的样本方差×( n- 1)的分布模拟。 用记事本写入下来语句 clear set memory 100m di " 输入 样本量 " scalar m=`...
卡方分布(Chi-squared distribution)是统计学中一种重要的离散概率分布,通常用于检验数据的拟合度、独立性以及方差等。其定义是,若k个相互独立的随机变量Z_i(i=1,2,...,k)都服从标准正态分布N(0,1),则这些随机变量的平方和∑Z_i^2服从自由度为k的卡方分布...
p.s.事实上,两个正态分布不相关不能推出他们独立,但是这里情况不同。 由于Y_{1} ~ Y_{n} 是相互独立的,所以 (Y_{1},Y_{2},Y_{3},……,Y_{n}) 服从n维正态分布,然后记住下面的两个结论就可以了。 1.设 (X_{1},X_{2},...,X_{n}) 服从n维正态分布(这里n>1), 则X_{i} 与X_...
回答:因为样本方差(s2)是可以根据样本计算的,n 为样本数,(n - 1)s2/σ2 服从自由度为 n - 1 的卡方分布。 首先,卡方分布是由 n 个相互独立的随机变量,且这些随机变量均服从标准正态分布,它们的平方和所构成的新的随机变量的分布规律。 在实际工作中,我们分析的往往是来自总体的样本。总体方差(σ...
t分布是学生是分布,若X服从正态分布N(0,1),Y服从卡方分布χ^2(n),则X/(Y/n)^0.5服从t(n)分布.n-1是自由度,t取值大小只与自由度有关. 分析总结。 t分布是学生是分布若x服从正态分布n01y服从卡方分布2n则xyn05服从tn分布结果一 题目 统计学里 服从自由度为(n-1)的t分布什么意思啊 答案 t分布是...
正态分布 个不确定常数，是正态分布的参数。正态分布一种概率分布，也称“常态分布”。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ^2）。因为：P(ξ≤4)=0.84，所以P(ξ...
解:∑(Xi-μ)2/σ2=(1/σ2)∑(Xi-X*)2+[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2 ∵(X*-μ)/ (σ/n1/2) 服从标准正态分布 N(0,1) ∴[(X*-μ)/ (σ/n1/2)]2服从Χ2(1)分布 又∵∑(Xi-μ)2/σ2服从Χ2(n)分布 ∴(1/σ2)∑(Xi-X*)2=∑(Xi-μ)2/σ2-[(X*-μ)/ (σ/n1/2)...
重点在于想X,Y的边缘密度函数都是正态分布密度，与ρ取值无关。二维正态分布密度定义成这样就是为了有这个边缘密度的结论，从而有ρ=0判定X,Y是否独立
=(\frac{x_1-x_2}{2})^2 +(\frac{x_2-x_1}{2})^2 =\frac{(x_2-x_1)^2}{2} 因为假设检验中,我们一般认为总体服从正态分布,所以 x_2-x_1\sim N(0,2\sigma^2) \frac{(2-1)s_2^2}{\sigma^2} =(\frac{x_2-x_1}{\sqrt{2}\sigma})^2\sim N(0,1)^2\sim\chi^...