解：设E(X)=m E(X拔)=m D(X拔)=D(X)/n E(X拔^2)=D(X拔)+E(X拔)^2=D(x)/n+m^2 如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！
S = (1/n)*sum((xi-x的平均值)^2)= (1/n)*sum(xi^2-2(x的平均值)*xi (x的平均值)^2) (完全平方公式)= (1/n)*sum(xi^2)-(1/n)*2(x的平均值)*sum(xi) (1/n)*sum((x的平均值)^2)= x平方的平均值 -2(x的平均值)*(x的平均值) (1/n)*n*((x的平均值)^2)= ...
S = (1/n)*sum((xi-x的平均值)^2) = (1/n)*sum(xi^2-2(x的平均值)*xi+(x的平均值)^2) (完全平方公式)= (1/n)*sum(xi^2)-(1/n)*2(x的平均值)*sum(xi)+(1/n)*sum((x的平均值)^2)= x平方的平均值 -2(x的平均值)*(x的平均值) +(1/n)*n*((x的平均值)^2)...
X服从正态分布,X的平方服从什么分布 已知X服从正态分布均值为A,标准差为B,求X的平方服从什么分布 ,并求出其均值和标准差? 关键我的是非标准正态分布啊,如何推导
因为要使预测值（或估计值）与实际值的误差最小，最好的拟合实际值
而由数学式子我们知道∑(xi-xbar)^2至少不小于0(平方和嘛),而由于SLR3的假定,我们已知样本存在变异性,也就是说xi的值至少不全都一样,那么至少有一个i使得(xi-xbar)^2大于0,也就是使得∑(xi-xbar)^2大于零。所以说∑[(xi-xbar)^2]在这样的情况下是必然大于0的 ...
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怎么证明各变量值与均值的离差平方和最小一组数据X1 X2 X3 …… Xn 他们的平均数为Y M为任意实数证明(X1-Y)^2+(X2-Y)^2+……+(Xn-Y)^2不