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在大样本的情况下中心极限
统计学的三大基石是哪三个理论
答:
统计学有三大基石,即正态分布、大数定律和
中心极限
定理。其中“大数定律”解决了样本和总体的关系问题,其核心思想就是当样本量足够
大
的时候,
样本的
分布(均值)与总体的分布(真实均值)充分接近,也就是可以把二者看作是相等的。大数定律告诉我们只要获取适合的数据样本量就可以把握住事物的分布规律,...
概率论与数理统计若干问(更新中)
答:
特征函数法在弱收敛与依分布收敛的探讨中发挥作用,其中依分布收敛是弱收敛的一个特定
情况
。分布函数和期望的计算,往往通过分布函数和特征函数来实现。大数定律和
中心极限
定理,分别揭示了重复试验中频率与概率的趋近关系,以及独立变量和的分布收敛向正态分布的转变。在统计学的领域,数理统计关注的是已知...
【概率论】- (1)区间估计
答:
这些公式背后的逻辑,就像数学的魔法,将复杂问题化简为简单的分布转化和分位点查找。但现实中的数据往往不那么完美,非正态分布
的情况
如何处理呢?这时,
中心极限
定理如救星般出现。它告诉我们,当
样本
量足够大时,即使数据不遵循正态分布,样本均值的分布也会趋向正态。这为我们提供了在非正态场景下运用...
如何用
中心极限
定理解题?
答:
一次进入15人,相当于从总体中随机抽取了
样本
容量为15的样本,需要确定样本容量为15的样本均值的抽样分布。因为总体每个人体重服从N(60,225),所以根据
中心极限
定理,样本均值的抽样分布服从N(60,15(225/15))。所以上述问题转化为求 15人平均体重大于66.67(1000/15)的概率,即 P(X均值>66....
请教达人概率论问题,高分!
答:
即E(X平均)=μ ,D(X平均)=σ^2/n 证明:用卷积公式,因为X1~Xn与总体同分布,所以∑xi~N(nμ,nσ^2),所以X平均=∑xi/n~N(μ,σ^2/n)(2)若总体
样本
非正态分布,则x平均 在n足够大时的渐进分布为N(μ,σ^2/n)证明:运用
中心极限
定理n^(1/2)*(x平均 - μ)/σ渐进...
一般
情况下
,总体平均数的无偏.有效.一致的估计量是( )
答:
一致性,即
样本的
单位数充分大时样本统计量也充分靠近总体参数即满足大数定理和
中心极限
定理,当然这个也是建立在独立和一定的概率保证程度下的,是一个概率问题和定性问题,样本都充分大了接近也理所应当,所以看你接近程度,无用的定理,但能推导出整个统计学。第一个是在于总体与估计值的误差能够正负...
生态学样方的大小会影响实验结果吗
答:
会。样方大小是
样本
容量的问题,采样中样本容量是有要求的,
中心极限
定量告诉我们,不论总体是否符合正态分布,大于一定样本容量的抽样分布一定符合正态分布.所以在总体未知
的情况下
,要求样方大小的设计满足y均值符合正态分。
[说人话的统计学·协和八]第三章·上 t 检验-两组平均数的比较
答:
既然总体分布越接近正态分布,抽样分布趋近正态分布的速度就越快,那么一个解决方案便是对数据进行某种转化,使总体分布向正态分布靠拢,从而加快抽样分布逼近正态分布的速度
中心极限
定理说了,只要
样本
量越来越大,甭管那总体分布原来长啥样儿,抽样分布迟早都会变成正态分布 对原数据进行函数变换 ...
高等数学
极限
泰勒公式应用问题?
答:
2。了解切比雪夫大数定律,伯努利大数定律大量的法律和辛钦大数定律(独立同分布的随机变量序列)。 3。迪末伏 - 拉普拉斯定理(正态分布是二项分布的极限分布)和列维 - 林德伯格定理(独立同分布的随机变量序列,
中心极限
定理)。 第6章:数理统计的基本概念 考试内容 整体个人简单随机
样本的
统计样本均值样本方差和抽样...
统计量抽样分布
答:
对于多维正态总体,重要的抽样分布包括维夏特分布和霍特林的T分布,它们在多元统计分析中具有应用。由于精确抽样分布的确定往往困难,统计学者转向研究
大样本极限
分布,即当样本大小n趋于无穷大时统计量的趋向。这成为大样本理论的基础工作,推动了众多统计方法的诞生,如K.皮尔森关于拟合优度统计量
的极限
分布...
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