设[tex=7.143x1.286]Ze6Np5r2+I98b7MSoWCq5aQifES7+bksfoM+FG87am//LhS1nyIWfoD91jswb2+b[/tex]是来自总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的简单随机样本，[tex=0.929x1.286]ZAhNd0JrcSurz1OlXw327Q==[/tex]和[tex=1.071x1.286]YdE70j7tnA4A/fKDJXvcfw==[/tex]相应为样本均值和二阶样本中心矩（未修正样本方差）．证明：对于任意常数[tex=0.571x1.286]mRKL/orzOudCEARA8qn3Kw==[/tex]和[tex=0.5x1.286]PGyKeLDo0qv9T0n29ldi6w==[/tex]，来自总体[tex=5.143x1.286]mf1snYYA4XBWvipzQcGNgQ==[/tex]简单随机样本[tex=6.429x1.286]nyeY9LGKCUmG+9HQ7YuFOh5ZKBG3hVsL8SgoPL23oFL9ojJXy7OJx4C8YSAUV0sf[/tex]的样本均值和二阶样本中心矩（未修正样本方差）相应为[tex=5.143x1.286]UcvUijxu6gvmu3dT71XXUtZqLr2Bt5jMVwbn4Ts+cNw=[/tex]和[tex=4.429x1.357]ks/jFIveNq72Ioz4BuLw5Ohcv212CbaIs6wlVrXl4n0=[/tex]．
举一反三
- 假设总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]服从正态分布[tex=3.857x1.286]JrKs5T7u6pQoQQeeNFM4wlqVD1ToGDgfRW4wVkSybdVGmoWGoPoU2WN8LLOUhxlv[/tex]，[tex=7.143x1.286]4bGv4GNhfHifuCST4hq27TUnKcULSEGkpmlzOaOCxYrgowoOfBw3l4O1C2q07+LX[/tex]是分别来自总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的简单随机样本，[tex=0.929x1.286]ZAhNd0JrcSurz1OlXw327Q==[/tex]和[tex=1.071x1.286]8wtfUF0L5fpTSa30/FBLZw==[/tex]为样本均值和方差．证明：(1)样本均值[tex=0.929x1.286]ZAhNd0JrcSurz1OlXw327Q==[/tex]是总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的数学期望[tex=0.643x1.286]LHHF5r8Y9VBlpolr/GDm2w==[/tex]的有效估计量；(2)样本方差[tex=1.071x1.286]8wtfUF0L5fpTSa30/FBLZw==[/tex]是总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的方差[tex=1.0x1.286]51n47HV7nln8qIGpThl1pg==[/tex]的渐近有效估计量；(3)未修正样本方差[tex=1.071x1.286]nBOWZJXhhOBIR+/HwFiAug==[/tex]（二阶样本中心矩）是总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的方差[tex=1.0x1.286]51n47HV7nln8qIGpThl1pg==[/tex]的渐近有效估计量．
- 假设正态总体[tex=6.0x1.286]/ZR0dAzaI7eKAw6bIvA7MwpDqCSuYOEmaTtlrlZ7K9Dq3LIAqxndmg7Srqig3x0U[/tex]，[tex=5.786x1.286]mSwy1LlzIpZh/7u+rnVzC9EnwTiH9euTn7eiWJ2j04+x6Zff+rqFbpuPMeWBrGJS[/tex]，且[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]和[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]相互独立；[tex=7.357x1.286]4bGv4GNhfHifuCST4hq27TUnKcULSEGkpmlzOaOCxYpERoxgf5hWAMaHNGJT6FVL[/tex]和[tex=6.429x1.286]ZBO5sFjiB9zbl+iHfnFejzSRQdr0ET1eL+e09RRBOQJV24fE+eVUcuyoI9CqVZ+w[/tex]是分别来自总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]和[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]的简单随机样本，[tex=0.929x1.286]ZAhNd0JrcSurz1OlXw327Q==[/tex]和[tex=1.071x1.286]YdE70j7tnA4A/fKDJXvcfw==[/tex]为总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]样本均值和方差；[tex=0.857x1.286]V77uFwc0bxKcDA/4/HJMVw==[/tex]和[tex=1.071x1.357]rPCKOY0U/0WlI7UHVA0hAg==[/tex]为总体[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]的样本均值和方差，而[tex=12.643x2.286]0qTzrdRCC9Cei4Mn5aXoBwCWsqWewXLISOPmCyqv+jofBdZ1o9F9erlq4DDxFcxCyjXHEeVSNIGvXsS1bTJWow==[/tex]是总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]和[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]的联合样本方差. 证明：[tex=1.5x1.357]d9Q2+RNeOnxlKW/Htzx/FSAH7Ic/xsz4+oVUujOterw=[/tex]是[tex=1.0x1.286]51n47HV7nln8qIGpThl1pg==[/tex]的无偏估计量．
- 设来自总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的容量为7的一个样本，观察值为2.1，5.4，3.2，9.8，3.5，5.6，6.8，求样本均值和样本方差.
- 随机观察一个总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]，得到一个样本容量为4的样本值：[tex=6.0x1.286]/fqudzuAaVkG1raEQ4neirileu0Mcm2abu6uavBbdpc=[/tex]求[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的经验分布函数.
- 设[tex=6.357x1.286]Hl6KOQUxBtQGuHIDH5YOE0ppGsyq9WEkBiRqjY9Lm60=[/tex]是来自两点分布总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的样本，[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的分布为：[tex=5.929x1.286]71OHb4g94MSX2ERcwf0+mA==[/tex]，[tex=5.857x1.286]lVOFAWlYiIvc7q2vCx2HiA==[/tex] [tex=9.143x1.286]emqSdFcVHZlFTnkX8dWuI46EXY9s3NVrxKKUvRwWhk0=[/tex]。求样本[tex=7.143x1.286]n7OaI2Ca46FtbMSaxOy1Qkc5x0yIMz9NDMDmKsQETmI=[/tex]的分布律。