高等数学，简单随机样本的样本方差S2与样本均值为何相互独立？
如何理解样本均值的均值 均值是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。假设有一个总体，从中抽样，每次抽n个，每次抽出来的n个数值会有个均值u，如果一共抽了k次，那就有k个均值，比如设为u1，u2，u3，.uk，这k个均值的均值等于总体的均值。扩展资料：样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布。当n充分大时(通常要求n≥30)，样本均值的分布近似服从均值为μ，方差为σ^2/n 的正态分布，即Z分布；当n为小样本时(通常n)，样本均值的分布则不服从Z分布，服从t分布。样本均值的分布是所有来自总体的样本量为N的随机样本的样本均值分布。在常见的分布中，x轴是总体的分数，在样本均值分布中，x轴就是每个样本的均值M，样本均值分布的均值u相等，并且被叫做M的期望值。样本均值分布的M的期望值、标准误分别对应总体的均值、标准差。参考资料来源：-样本均值
样本均值的数学期望和方差怎么算啊？？？ E（样本均值）=E（X）D（样本均值）=D（X）/n
均值和数学期望是什么？怎么区分 均值2113和数学期望没有区别。在概率论以及统计学5261中，数学期望4102或均值，亦简称期望，是试验中每次可能结果的1653概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一，反映了随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。在概率和统计学中，一个随机变量的期望值（或期待值）是变量的输出值乘以其机率的总和，换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。扩展资料数学期望的应用（1）经济决策假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值（每周只进一次货）超市每销售一单位商品可获利500元。若供大于求，则削价处理，每处理一单位商品亏损100元；若供不应求，可从其他超市调拨，此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时，超市可获得最佳利润。并求出最大利润的期望值。分析：由于该商品的需求量（销售量）X是一个随机。
统计学(应用统计学)第1题 判断题 样本均值的数学期望恰好等于总体方差.（ ） 。 统计学(应用统计学)第1题 判断题 样本均值的数学期望恰好等于总体方差.（）.统计学(应用统计学)第1题 判断题 样本均值的数学期望恰好等于总体方差.（）正确 错误 第2题 。
样本均值的期望和抽样次数有关吗？是不是抽样的次数越多，样本均值的期望越靠近总体均值. 这个是这样理我们通过抽样获取需要的数据，比如均值，然后企图计算出数学意义上的期望，以缩短、指导生产或活动的过程，而不是反过来；理想的情况是样本越来越接近设计或预期，而取样的次数自然也降低，否则就没必要搞什么理论设计研究了~所以通常通过样本的设计与选取【逐渐淘汰失效、失望的样本】，以此来逼近期望，获得期望的结果，所以第一问是有关的，第二问是否定的，相反通过计算、设计来减少不必要的取样次数，逐渐收缩样本数量，若不断扩散，说明失败了，得重新进行设计~
为什么样本均值的方差等于总体方差除以n？ 设X为随机变量，2113X1，X2，.Xi，.，Xn为其n个样本，DX为方差。5261根据方差的性质，有D(X+Y)=DX+DY，以及D(kX)=k^41022*DX，其中X和Y相互独1653立，k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。均值是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。扩展资料：样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布，即μ的概率分布。样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大，不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其分布的数学期望为总体均值μ，方差为总体方差的1/n。设总体共有N个元素，从中随机抽取一个容量为n的样本，在重置抽样时，共有N·n 种抽法，即可以组成N·n不同的样本，在不重复抽样时，共有N·n个可能的样本。每一个样本都可以计算出一个均值，这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来，因此，样本均值的概率分布实际上是一种理论分布。参考资料来源：-样本均值
统计学抽样问题，需要要有过程，越详细越好. （1）样本均值 x 的数学期望是多少？抽样数大于30，可以认为是大样本，E(x)=32（2）样本均值x 的标准差是多少？σx^2=σ^2/n=25/40σx=0.79（3）样本均值x的抽样分布是什么样本均值分布服从正态分布N(32，0.79)
均值和数学期望是什么？怎么区分？讲的通用一些，谢谢 均值（mean value）是针对既有的数值（简称母体）全部一个不漏个别都总加起来，做平均值（除以总母体个数），就叫做均值。当然，此法针对小群体做此加总后除以个数得到均值的方法，是很准确无误的，zhidao这个得到的均值是准确的，不会有模糊的概念。但是当这个数群（data group）的数量（numbers）很大很多时，我们只好做个抽样（sampling），并“期望”透过抽样所得到的均值，去预测整个群体的“期望值（expectation value）”。因此，一旦听到“期望值”，就有了推敲，而推敲或预测（prediction）得来的根据，系按照数学的方法，透过抽样（母体群体中进行部分的内小群体随机抽取），而从其均值和演算去预测大群体（母体）的均值，这时的均值不是最准确的，但是符合数学预测推敲的方法（包括信心水准和百分之几的容差内等概率法则）所得的数值，就叫做期望值。以上描述属于很通用浅显的介绍，大意如此，至于进一步的深入了解，强烈建议从中学的统计学数学课本里找得到答案，任何一本关于数学的书中，都会有更清楚详尽的介绍，可以参考对照，透过算式（formula）的内容逐步学习即可了容然于胸矣。
在重置抽样时样本均值的标准差为总体方差的多少？是1/n吗？如题.
