举一反三
- 假设总体X在区间[tex=2.0x1.357]bFKRddNfeyr8No3kDXw5Ig==[/tex] 上服从均匀分布,求来自总体[tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex]的简单随机样本[tex=7.286x1.357]CVnIHALKpREOmNiXwIbJmodNMZqTBoL48emjuXjwKc8K3HmVLqj2ud3G0BlQXFIX[/tex]的联合密度函数.
- 假设随机变量[tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex]服从正态分布[tex=3.643x1.357]gZwBA2wziVkjKTXyux7+/g==[/tex] 由来自X的简单随机样本得样本方差[tex=1.214x1.429]6nvsk8XFocrVmOkVBbI3qg==[/tex] 求满足关系式[tex=7.714x1.357]oqFY6v6sSjvBdzAEdD/h2+TP+7YpkUnaQrOW1NfyvMME5C7Kf2PhPb6D9YQmH1JE[/tex]的最小样本容量[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex].
- 假设 0.50,1.25,0.80,2.00 是取自总体 [tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex] 的简单样本值,已知 [tex=3.357x1.0]fzWfV8Jge0CxX3jjeEQqMg==[/tex] 服从正态分布 [tex=3.143x1.357]3urqbl2FRNvn0BjmjsWp0w==[/tex] .（1）求 [tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex] 数学期望 [tex=1.571x1.0]eBCFFMPxDY6Yl0YGStUtdw==[/tex]( 记 [tex=1.571x1.0]eBCFFMPxDY6Yl0YGStUtdw==[/tex] 为 [tex=0.429x1.0]JThLUuJ8WswSAPiYZWihWg==[/tex] );（2）求 [tex=0.643x1.0]R8j6nFNrQJBYHOT5c6hCaw==[/tex] 的置信水平为 0.95 的置信区间;（3）利用上述结果求 [tex=0.429x1.0]JThLUuJ8WswSAPiYZWihWg==[/tex] 的置信水平为 0.95 的置信区间.
- 已知总体X的密度函数为[tex=7.714x2.0]W6lO2xb08XtfGU+i+eWnnw0CYD2q/WnshEaqki8GpVMOeqy/otZWzfjDp5+q5K1zhcE5PYDwCsbkps/Ai80OlAWY2LzwO27YO5WUcjykYsTiv/aqhrPzMG7mjSWssq7cUfDYwL/Ba6ELGNi0tzZLIQ==[/tex]，[tex=1.214x1.214]Eh13YTQY62V2jiw99mPjtA==[/tex]，[tex=1.214x1.214]CN6DjqLuf+rqHGJDNNgdBg==[/tex]，...，[tex=1.286x1.214]cmYIy5GvvFOF7TsVoM1mWQ==[/tex]为来自总体X的简单随机样本，[tex=0.643x1.286]LTFTesLIJc93sanD/R60mA==[/tex]为大于0的参数，[tex=0.643x1.286]LTFTesLIJc93sanD/R60mA==[/tex]的最大似然估计量为[tex=0.643x1.286]6aLR5cs+zL1ZJ/ZaZm5bybopi938kIu79zfe9WEwAKg=[/tex]。（1）求[tex=0.643x1.286]6aLR5cs+zL1ZJ/ZaZm5bybopi938kIu79zfe9WEwAKg=[/tex]；（2）求[tex=1.429x1.286]kAj2yPcF3eKnwjhncaSvSHCAvuBvmcXbhaVW7sTnRdA=[/tex]，[tex=1.429x1.286]qRLvccS7Ogyct3oif4OV1P/xMQdG7ad8lpt2hyG7+nU=[/tex]。
- 有容量分别为[tex=3.286x1.286]pCZ+fPe3X5XtlIcXCf6RGw==[/tex]和[tex=3.286x1.286]JjWMjbwalVPPThZBywJsLQ==[/tex]的独立随机样本得到下述观测结果， （X、 Y为观测值， f为频数）X 12.3 12.5 12.8 13.0 13.5 Y 12.2 12.3 13.0f 1 2 4 2 1 f 6 8 2现已知变量X、Y的总体均呈正态分布。请问在0.05的显著性水平下，可否认为这两个总体属同一分布？[tex=24.786x1.286]OVWwFMgiPzBDnRSqBYypUv4puOxaqZVbzeGoYhEt/ZwiQxP0kGgAAWuaJInyBhH09xLkSWqB6n3qd1WXaKpfvwUNfmmVSMJTzi4wz4IT6q4=[/tex][tex=8.429x1.286]AcUD6cTXhAghaQMem3GRbFMfFVpZHcyA3tP0z+S7RAk=[/tex] [tex=13.357x1.357]ZPe8nXNlBeMmW2cEA+D6DaqP/loFbcVH2QukDH1SMofLM6E74nDyl0WrH8imm/Ai[/tex]
内容
- 0
进行 30 次独立测试,测得零件加工时间的样本均值[tex=3.929x1.357]jTYzq9GtBngSVxWIPBb0bA==[/tex],样本标准差[tex=3.786x1.357]ww7IrsBsUkBhcxNt4WBbVw==[/tex].设零件加工时间服从正态分布[tex=3.929x1.571]vz5kbzxFYT/JHa6ivKxPU69wDUVQNPaM6CSz1HP7/1U=[/tex],求零件加工时间的均值[tex=0.643x0.786]cnVwa8IjZzNSEmAUXJ8VCQ==[/tex]及标准差[tex=0.571x0.786]KMF8QHqVjNLkn7nK5uaSag==[/tex]的置信水平为[tex=1.786x1.0]L31gvkuUIdeYrFQQ/WabHQ==[/tex]的置信区间.
- 1
设随机变量 X服从二项分布 [tex=3.786x1.357]L4TgfyMuoYCq1SFUeY4IXQ==[/tex], 求 [tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex] 的分布函数，并作出它的图像
- 2
当X服从参数为[tex=0.643x1.0]f9ECb56a0KLfwkSKv7TvaQ==[/tex]的指数分布时,试求[tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex]的[tex=0.571x1.0]QcnBkHbntawstmyl7KNMng==[/tex]分位数及中位数.
- 3
设[tex=0.857x1.0]N7iCrOsS+NNEUUlnsYCi1g==[/tex]服从参数为 1 的指数分布,[tex=2.286x1.0]9/9iwGqXp5QMYqkNTltYDNEowzysbRa2vywE4TxIMeI=[/tex],求[tex=2.214x1.357]ocoZdV18P73QTNWKFIScyg==[/tex].
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假设0.50，1.25，0.80，2.00是来自总体[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的简单随机样本值，已知[tex=3.929x1.286]7WkWNO51jBXKdMoNRcBzTw==[/tex]服从正态分布[tex=3.143x1.286]gVnA+iq6opk16fa2BhLZYQ==[/tex]。（1）求[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的数学期望[tex=1.714x1.286]p+zOLBbKURbVjWbmuQcavg==[/tex]（记[tex=1.714x1.286]p+zOLBbKURbVjWbmuQcavg==[/tex]为[tex=0.5x1.286]PGyKeLDo0qv9T0n29ldi6w==[/tex]）（2）求[tex=0.643x1.286]LHHF5r8Y9VBlpolr/GDm2w==[/tex]的置信水平为0.95的置信区间；（3）利用上述结果求[tex=0.5x1.286]PGyKeLDo0qv9T0n29ldi6w==[/tex]的置信水平为0.95的置信区间。