设总体X服从参数为2的指数分布，X 大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i＝DXi+(EXi)2=14+(12)2＝12，因此根据大数定律有Yn＝1nni＝1X2i依概率收敛于1nni＝1EX2i＝12．
设总体x服从参数为2的指数分布，x1，x2。xn为总体X的简单随机抽样，则当。 设总体x服从参数为2的指数分布，x1，x2.xn为总体X的简单随机抽样，则当.设总体x服从参数为2的指数分布，x1，x2.xn为总体X的简单随机抽样，则当n→时，Yn=1/n∑Xi依概率收敛于？。
设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时Yn=1nni＝1X2i依
设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn为来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时，Yn＝1nni＝1X2i 设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn为来自总体X的简单随机样本，则当n→时，Yn＝1nni＝1X2i 设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn为来自总体X的简单。
设总体X服从参数为2的指数分布，x1，x2。xn为总体X的简单随机抽样，则当n→∞时，Yn=1/n∑Xi依概率收敛于？ 由大数定律，必收敛于总体的期望.若你所指的参数为2的指数分布是说其密度为2*e^(-2x)，x>；0的话，则收敛于1/2；若是说其密度为1/2*e^(-x/2)，x>；0的话，则收敛于2.
设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn为来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时，Yn＝1nni＝1X2i 大数定2113律：一组相互独立且具有有5261限期望与方差的随机变4102量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其1653算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i＝DXi+(EXi)2=14+(12)2＝12，因此根据大数定律有Yn＝1nni＝1X2i依概率收敛于1nni＝1EX2i＝12．
设总体X服从参数为2的指数分布，X 由于X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，因而X1，X2，…，Xn相互独立，并可以推出X12，X22，…，Xn2也相互独立并且同分布．又因为X服从参数为2的指数分布，所以E（Xi）=12，D（Xi）=14，i=1，2，…，n．从而，E(Xi2)=D(Xi)+[E(Xi)]2=14+(12)2=12，i=1，2，…，n．由独立同分布大数定律可知，当n→时，Yn=1nni＝1Xi2依概率收敛于12．故答案为12．
设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时Yn=1nni＝1X2i依 λ的矩估计值和极2113大似然估计值均5261为：1/X-（X-表示均值）。详细4102求解过程如下图：指数分1653布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基新条目出现的时间间隔等等。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。扩展资料：根据对应概率密度函数计算出似然函数F(x)；对似然函数F(x)取对数以方便求解（由于对数函数是单调增函数，所以对似然函数取log后，与L(x)有相同的最大值点）；根据参数，对第二步所得的函数求导，如果有多个参数，则分别求偏导；令导数等于0（此时F(x)取到最大值），求出参数，此时所得结果即为参数的最大似然估计值。因而限制了它在机械可靠性研究中的应用，所谓缺乏“记忆”，是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后，仍然如同新的产品一样，不影响以后的工作寿命值，或者说，经过一段时间t0的工作之后，该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同。显然，指数分布的这种特性，与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的，它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以，指数分布不能。
设总体X服从参数为2的指数分布，x1，x2。xn为总体X的简单随机抽样，则当n→∞时，Yn=
设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn为来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时，Yn＝1nni＝1X2i 大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X 21，X 22，…，X 2n 。
