具体回答如图：
用平均数表示一组数据的情况，有直观、简明的特点，所以在日常生活中经常用到，如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。
扩展资料：
在数学上，平均数是使误差平方和达到最小的统计量，也就是说利用平均数代表数据，可以使二次损失最小。
平均数在数学中是一个常用的统计量。但是平均数也有不足之处，正是因为它利用了所有数据的信息，平均数容易受极端数据的影响。
在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
研究随机变量与其均值的偏离程度是十分必要的。那么，用怎样的量去度量这个偏离程度呢?容易看到E[|X-E[X]|]能度量随机变量与其均值E（X）的偏离程度。但由于上式带有绝对值，运算不方便，通常用量E[（X-E[X]）^2] 这一数字特征就是方差。
参考资料来源：百度百科——次序统计量
设(X1,X2,?,Xn)是取自总体X的一个样本,X～R(0,θ),试求次序统计量X(n...
具体回答如图：用平均数表示一组数据的情况，有直观、简明的特点，所以在日常生活中经常用到，如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。
设X1,X2,…Xn是取自总体X的一个简单随机样本,Xba和S^2分别为样本均值和...
因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计，且二项分布的期望为np，方差为np（1-p），故E（.X）=np，E（S2）=np（1-p）．从而，由期望的性质可得，E（T）=E（.X）-E（S2）=np-np（1-p）=np2．故答案为：np2。
X1,X2,...,Xn是来自总体X的一个样本X的概率密度为f(x)=其中>1的未知参...
F1(x)=(F(x))^n X(n) fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n 其中f(x) F(x)分别是总体41021653x的密度函数和回分布函数 根据无偏估计的定义，统计量的来数学期望等于被估计的参源数，具体到这里就是说bai E（c*X的平均值）=θ 又由期望的性质 E（duc*X的平...
设X1,X2,…Xn是取自总体X的一个简单随机样本,X的概率密度为f(x)=?θ...
1.X（2）∵EX2＝?∫+∞0x2θxlnθdx=?∫+∞0x2dθx=?x2θx|+∞0+2∫+∞0xθxdx=2lnθ∫+∞0xdθx=2ln2θ∴DX=EX2-（EX）2=1ln2θ∴.X～N(μ，σ2n)∴Y=
设x1,x2,…,xn是取自总体x的一个简单样本,则ex2的矩估计?
（1）总体X期望为：E（X）=∫+∞0xλe-λxdx=1λ用样本矩代替总体矩，即EX=.X，得λ的矩估计量为：̂λ=1.X。（2）似然函数为：L（λ）=λne-λni=1xi则lnL（λ）=nlnλ-λni-1xi令ddλlnL（λ）=nλ-ni=1xi=0解得λ的极大似然估计值为：̂λ=nni=1xi=1.x即...
次序统计量指的是什么?
顺序统计量 设 X1,X2, …, Xn是取自总体X的样本，X(i) 称为该样本的第i个次序统计量，从小到大排序为x(1),x(2), …,x(n)，则称X(1),X(2), …,X(n)为顺序统计量。顺序统计量，别称是变量序列，亦称变列分布函数。数理统计中的一种常用统计量。将样本观测值由小到大排列得到的...
次序统计量是什么?
简介：设 X1,X2,…, Xn是取自总体X的样本，X(i) 称为该样本的第i个次序统计量，它的取值是将样本观测值由小到大排列后得到的第i个观测值。从小到大排序为x(1),x(2), …,x(n)，则称X(1),X(2), …,X(n)为顺序统计量。显然：(1) 最小顺序统计量 (2)最大顺序统计量 (3) ...
设X1,X2,...Xn是来自概率密度为 的总体样本,θ未知,求θ的矩估计和极 ...
X'=Σxi\/n=E(x)=θ\/(1+θ)θ=x'\/(1-x') ,其中Σxi\/n 最大似然估计f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1)...xn^(θ-1)lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(x1x2...xn)[lnL(θ)]'=n\/θ+ln(x1x2...xn)=0θ=-n\/ln(x1x2...xn)最大似然估计为θ=-n\/ln(x1x2...xn)如有意见...
设x1x2…xn是取自总体x的一个样本,,期中X～U(-θ,θ),求θ的矩估计
来估计总体的均值，因此我们需要计算样本的均值： E(x_bar)=E(X_1+X_2+...+X_n)\/n=(0+0+...+0)\/n=0 因此，θ的矩估计为： θ_矩估计=√(x_bar^2) 因为E(X^2)=θ^2，所以我们可以得到： θ^2=E(x_bar^2) 所以，θ的矩估计为： θ_矩估计=√(x_bar^2)...
设X1,X2,...Xn取自总体X的样本,总体X在(θ-1,θ)上服从均匀分布,证明...
令Y=Z+1\/(n+1),其中Z=max(x1,x2...xn),要说明Y是θ的无偏估计量,,就是要说明E(Y)=θ.显然Z的分布函数是P(Z<=z)=P(X1<=z,...Xn<=z)=P(X1<=z)^n.对之求导,得到Z的密度函数,f(z)=n*(z-(θ-1))^(n-1),当θ-1<=z<=θ;其余为0..积分求出Z的期望E(Z)=n\/...
