(1). 请问视频例中，\( Z=\max (X_1 ,X_2 ,\cdots ,X_n ) \) 的期望为()。
举一反三
- (1). 设总体 \( X \) 具有有限的数学期望 \( EX \) 和方差 \( DX \)，\( X_1 ,X_2 ,\mbox{ }\cdots ,X_n \) 为总体 \( X \) 的样本，那么对样本均值 \( \bar {X}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n{X_i } \) 有()。
- ${X_1},{X_2},...,{X_n}$，是来自均匀分布 X~U(-a,a)的样本，用最大似然估计法估计参数a为（） A: $|{X_1},{X_2},...,{X_n}|$ B: $\max (|{X_1}|,|{X_2}|,...,|{X_n}|)$ C: $\min(|{X_1}|,|{X_2}|,...,|{X_n}|)$ D: $(|{X_1}|+|{X_2}|+...+|{X_n}|)$
- 关于正态分布，则下列说法不对的是 A: 若$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$服从正态分布，则$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$各分量之间相互独立 B: 若$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$服从正态分布，则$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$各分量之间两两不相关 C: 若$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$服从正态分布，则$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$的每一个分量服从正态分布 D: 若$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$的每一个分量服从正态分布，则$(X_1,X_2,\cdots,X_n)$服从正态分布
- (4). 已知总体 \( X \) 服从 \( [0,\lambda ] \) 上的均匀分布( \( \lambda \) 未知) \( X_1 ,X_2,\cdots X_n \) 为 \( X \) 的样本，则()。
- 题目包含多个选项，但学生只能选择一个答案。1.${X_1},{X_2},...,{X_n}$，是来自均匀分布<br/>X~U(-a,a)的样本，用最大似然估计法估计参数a为（） A: $|{X_1},{X_2},...,{X_n}|$ B: $\max (|{X_1}|,|{X_2}|,...,|{X_n}|)$ C: $\min(|{X_1}|,|{X_2}|,...,|{X_n}|)$ D: $(|{X_1}|+|{X_2}|+...+|{X_n}|)$