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正态分布的可加性

可以用定义证,这里给出一个更简单的证法,用特征函数证:N(a,σ)的特征函数为exp(iat-σt/2)因为X,Y独立所以有f_(aX+bY)(t)=f_(aX)(t)*f_(bY)(t)=f_(X)(at)*f_(Y)(bt)=

是X+Y~N(3,8)

a^2+b^2 和 差 都是这个

参数检验是在总体分布形式已知的情况下,对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法.但是,在数据分析过程中,由于种种原因,人们往往无法对总体分布形态作简单假定,但又希望能从样本数据中获得尽可能的信息,此时参数检验的

概率论中写出常用的分布以及常用分布的数字特征,哪些分布具有可加性 简单一点的有:泊松分布,正态分布,二项分布,负二项分布,卡方分布复杂一点的有:gamma分布,复合泊松分布

没有.

X1-2X2的期望=0,X1-2X2的方差=x1的方差加上4倍X2的方差=4+4x4=20

试用特征函数的方法证明泊松分布的可加性:若X~π(λ 1 ),Y~π(λ 2 ),且X与Y相互独立,则X+Y~π(λ 1 +λ 2 ). 悬赏: 0 答案豆 提问人: 匿名网友 您可能感兴趣的试题 试用特征函数的方法证明伽玛分布的

正态分布的规律,均值X服从N(u,(σ^2)/n)因为X1,X2,X3,,Xn都服从N(u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2Xn服从N(nu,nσ^2).均值X=(X1+X2Xn)/n,所以X期望为u,方差D(X)=D(X1+X2Xn)/n^2=σ^2/n

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