1樓：艾德教育全國總校
樣本均值的抽樣分布在形狀上卻是對稱的。隨著樣本量n的增大，不論原來的總體是否版服從正權態分布，樣本均值的抽樣分布都將趨於正態分佈，其分布的數學期望為總體均值μ，方差為總體方差的1/n。這就是中心極限定理（central limit theorem）。
2樓：
樣本均值的抽樣copy分布是所有的樣本均bai值形成的分布，即μ
du的概zhi
率分布。樣本均值的抽樣分dao布在形狀上卻是對稱的。隨著樣本量n的增大，不論原來的總體是否服從正態分佈，樣本均值的抽樣分布都將趨於正態分佈，其分布的數學期望為總體均值μ，方差為總體方...
3樓：
令原件壽命為x，x服從引數為λ的指數分布。則x的密度函式如下： 由密度函式可知內x的期望ex＝
容1/λ 方差dx＝1/(λ^2) 現在已知ex=100,則λ＝1/100.所以dx＝10000 xi是從指數分布整體隨機抽樣，所以xi也服從λ＝1/100的指數分布，因此e(xi)=100,d(xi)=100...
高手們：均值為10的指數分布是什麼意思?可不可以舉乙個例子。
指數分布的期望和方差
4樓：孤燈落花
要注意以誰為引數，若以λ為引數，則是e(x)=1/λ d(x)=1/λ²，若以1/λ為引數，則e(x)= λ，d(x)=λ²
5樓：想改個暱稱全是使用者已存在
肯定是e(x)=1/λ d(x)=1/λ²，x>=0時，f(x)=λ*e^(-λ*x)
6樓：epoch呀
指數分布是1/λ那個
λ那個是泊松分布的
7樓：我是李芸耕
指數分布:若以λ為引數，則是e(x)=1/λ d(x)=1/λ²，若以1/λ為引數，則e(x)= λ，d(x)=λ²
泊松分布:若以λ為引數，則是e(x)=λ d(x)=λ²，若以1/λ為引數，則e(x)= 1/λ，d(x)=1/λ²
求 威布林分布和負指數分布關係！
一 聯絡。伯松分布是單位時間內，獨立事件發生次數的概率分布。指數分布是描述泊松過程中的事件之間的時間的概率分布，即事件以恆定平均速率連續且獨立地發生的過程。二 區別。1 分類不同。分布指數祖是包含指數分布作為其成員之一的大類概率分布，也包括正態分佈，二項分布，伽馬分布，泊松分布等等。2 特性不同。指...
兩個均值不同的指數分布聯合概率密度為多少
設 x,y 是二維隨機變數，對於任意實數x,y，二元函式 f x,y p p x x,y y 稱為 二維隨機變數 x,y 的分布函式，或稱為隨機變數x和y的聯合分布函式 意義 如果將二維隨機變數 x,y 看成是平面上隨機點的座標，那麼分布函式f x,y 在 x,y 處的函式值就是隨機點 x,y 落在...
樣本均值服從正態分佈，能推出總體服從正態分佈嗎？
注意，樣本的分布和樣本均值的分布是不一樣的。樣本均值的抽樣分布是所有的樣本均值形成的分布，即 的概率分布。樣本均值的抽樣分布在形狀上是對稱的。隨著樣本量n的增大，不論原來的總體是否服從正態分佈，樣本均值的抽樣分布都將趨於正態分佈，其分布的數學期望為總體均值 方差為總體方差的1 n。這就是中心極限定理...