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[主观题]

设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，…，Yn的均值和方差。试证明： ,

设样本X₁，X₂，…，X_n的均值及方差分别为 $设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，$ 和 $设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，$ ，若令Y_i=aX_i+b(a≠0)， $设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，$ 及 $设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，$ 分别为y₁，y₂，…，Y_n的均值和方差。试证明：

$设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，$ , $设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，$

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发布时间：2022-12-04

更多“设样本X1，X2，…，Xn的均值及方差分别为和，若令Yi=aXi+b（a≠0)，及分别为y1，y2，…，Yn的均值和方差。试证明： ,”相关的问题

第1题

设总体X~N(u，σ2),x1，x2，...xn为来自总体X的样本，为样本均值，则

设总体X~N（u，σ2),x1，x2，...xn为来自总体X的样本，为样本均值，则

设总体X~N(u，σ2),x₁，x₂，...x_n为来自总体X的样本，为样本均值，则

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第2题

设（X1，X2，…，Xn)是取自总体X的一个样本，则总体方差D（X)的点估计值是______．

设(X₁，X₂，…，X_n)是取自总体X的一个样本，则总体方差D(X)的点估计值是______．

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第3题

设总体，X与Y独立，这里μ1已知但μ2未知．从X中抽得样本X1，…，Xn；从Y中抽得样本Y1，Y2，…，Ym．分别算得样本均值；样

设总体，X与Y独立，这里μ₁已知但μ₂未知．从X中抽得样本X₁，…，X_n；从Y中抽得样本Y₁，Y₂，…，Y_m．分别算得样本均值；样本方差，．试导出的拒绝域(给定α)．(注意μ₁已知)

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第4题

设有两个正态总体X～N（μ1，σ2)和y～N（μ2，kσ2)，其中k＞0为常数，（X1，X2，…，[754*]和（y0，y1，…，)是分别来

设有两个正态总体X～N(μ1，σ2)和y～N(μ2，kσ2)，其中k＞0为常数，(X1，X2，…，[754*]和(y0，y1，…，

)是分别来自总体X和Y的两个相互独立的样本，

分别是它们的样本均值，S12，S22分别是它们的样本方差，证明：

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第5题

设样本x1，x2，...，xn取自正态总体(σ>0)，则()。

设样本x1，x2，...，xn取自正态总体(σ＞0)，则=()。

A.N(0，1)

B.

C.N(u，1)

D.

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第6题

从总体中抽取容量为n的样本X1，X2，，…，Xn，设C为任意常数，A为任意正数，作变换

从总体中抽取容量为n的样本X₁，X₂，，…，X_n，设C为任意常数，A为任意正数，作变换

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第7题

设总体X服从【-a，a】上的均匀分布(a＞0)，X₁，X₂，...X_n为其样本，且

，则

A.0

B.a

C.2a

D.1

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第8题

设随机变量X1，X2，...，Xn相互独立，Sn=X1+X2+...+Xn，则根据列维-林德伯格（Levy-Lindberg)中心极限定理，则只要X1，X2，...，Xn（)时，Sn一定近似服从正态分布。

A.有相同的数学期望

B.有相同的方差

C.服从同一指数分布

D.服从同一离散型分布

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第9题

设X1，X2，...，Xn是来自正态总体N(u，σ2)的样本，则服从自由度是n-1的t分布的随机变量是

设X1，X2，...，Xn是来自正态总体N（u，σ2)的样本，则服从自由度是n-1的t分布的随机变量是

设X₁，X₂，...，X_n是来自正态总体N(u，σ²)的样本，则服从自由度是n-1的t分布的随机变量是

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第10题

设随机变量X的密度函数为（1)试求一次矩v1；（2)用v1把参数θ表示出来；（3)设X1，X2，…，Xn是来自X的样本，

设随机变量X的密度函数为

(1)试求一次矩v₁；

(2)用v₁把参数θ表示出来；

(3)设X₁，X₂，…，X_n是来自X的样本，并取的估计量，，问此时θ

的估计量=？

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第11题

33．设总体x～N（μ，1)，参数μ～N（0，1)，X1，X2，…，Xn是来自总体X的样本，并且L（μ，d)=（μ-d)2，求参数μ的Bayes估计量．

33．设总体x～N(μ，1)，参数μ～N(0，1)，X₁，X₂，…，X_n是来自总体X的样本，并且L(μ，d)=(μ-d)²，求参数μ的Bayes估计量．

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