应该选C，X~N(u,1/n) 。
因为根据林德伯格列维定理成立的条件： (1)随机变量独立同分布 (2)具有有限的期望、方差，选项中只有C满足所有条件，所以应该选择C项。
林德伯格列维定理，是棣莫佛－拉普拉斯定理的扩展，讨论独立同分布随机变量序列的中央极限定理。它表明，独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限。
扩展资料
林德伯格列维定理的应用：
应用列维-林德伯格定理近似计随机事件的概率时，需要构造定理条件中的独立同分布的随机变量序列；我们可以应用棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理近似计算和二项分布相关的随机事件的概率。
在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。
中心极限定理以严格的数学形式阐明了在大样本条件下，不论总体的分布如何，样本的均值总是近似地服从正态分布。如果一个随机变量能够分解为独立同分布的随机变量序列之和，则可以直接利用中心极限定理进行解决。总之，恰当地使用中心极限定理解决实际问题有着极其重要意义。
参考资料来源：
...X2..Xn是来自总体X的样本,X~N(u,1),则选哪个啊
应该选C，X~N(u,1\/n) 。因为根据林德伯格列维定理成立的条件： (1)随机变量独立同分布 (2)具有有限的期望、方差，选项中只有C满足所有条件，所以应该选择C项。林德伯格列维定理，是棣莫佛－拉普拉斯定理的扩展，讨论独立同分布随机变量序列的中央极限定理。它表明，独立同分布、且数学期望和方差有限的...
设x1,x2...xn是来自总体X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ...
我的 设x1,x2...xn是来自总体X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ,1). 设x1,x2...xn是来自总体X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ,1).(1)求μ的置信度为0.95的区间估计(2)求X的数学期望的置信度为0.95的区间估计... 设x1,x2...xn是来自总体X的简单随机样本值,已知Y=lnX...
设X1,X2,...,Xn来自
我的 设X1,X2,...,Xn来自 我来答 1个回答 #热议# 你发朋友圈会使用部分人可见功能吗? 百度网友f37e234 2014-12-04 · TA获得超过1063个赞 知道大有可为答主 回答量:1038 采纳率:0% 帮助的人:818万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 追答 满意的话请采纳一下 本回答由提...
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)为总体X~N(0,1)的一个样本,X拔为样本均值,S^2为样...
选D X拔=0，所以A、B错 C由单正态总体的抽样分布定理得X拔\/(S\/根号n)~t(n-1) ，C错 D中把n-1移到分母里面，得到分子是自由度为1的卡方分布，分母是自由度为n-1的卡方分布，满足F分布的定义，所以D对
设总体的二阶矩存在,x1,x2,...xn为其样本,求(xi-x的平均数)与(xj-x...
设总体的二阶矩存在,x1,x2,...xn为其样本,求(xi-x的平均数)与(xj-x的平均数)(i不等于j)的相关系数?... 设总体的二阶矩存在,x1,x2,...xn为其样本,求(xi-x的平均数)与(xj-x的平均数)(i不等于j)的相关系数? 展开 我来答 分享 微信扫一扫 网络繁忙请稍后重试 新浪微博 QQ空间 举报...
设X1,X2,…,Xn(n≥2)为来自总体N(0,1)的简单随机样本,.X为样本均值,S2...
答案如下图所示：方程的同解原理：⒈方程的两边都加或减同一个数或同一个等式所得的方程与原方程是同解方程。⒉方程的两边同乘或同除同一个不为0的数所得的方程与原方程是同解方程。整式方程：方程的两边都是关于未知数的整式的方程叫做整式方程。分式方程：分母中含有未知数的方程叫做分式方程。
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...
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的平均值）zhi=cE（X的平均值）=θ 那么 E（X的平均值）=θ\/c 又E（X...
设X1X2……Xn为总体N(u,1)的一组样本, 样本最小取多少 可以使得E(X...
我们要确定样本大小n，使得E（X（平均）-u）≤ 0.1。首先需要明确，E（X（平均）-u）表示的是样本均值X（平均）与总体均值u之间的差的期望值。对于正态分布N（u, 1），总体均值u和方差1已知。对于样本均值X（平均），我们知道其期望值为E(X（平均）) = u，方差为Var(X（平均）) = σ^...
设X1,X2, ...,Xn为来自正态总体X~N( θ,1)的样本,求参数 θ的极大似然...
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