方差与数学期望的关系公式DX=EX^2-(EX)^2 不太清楚是什么意思 举例说下。谢谢 将第一个公式中括号内的完全平方打开得到 将第一个公式中括号内的完全平方打开得到 DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2=E(X^2)-(EX)^2 若。
总体期望和方差的无偏估计量是什么 总体期望的无偏估计量是样本均值x ？，总体方差的无偏估计是样本方差S^2
UMVUE（一致最小方差无偏估计）的求法是什么？
样本方差的期望是总体X方差的无偏估计，那么我可以把样本方差直接当做总体X的方差吗？ 样本方差是一个统计量，从本质上讲，它是一个随机变量，取值是具有随机性的，因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当样本量比较大的情况下，样本方差的取值通常和总体方差很接近.因此，实际中我们往往把样本方差看做总体方差的近似值.但不能说它们俩就是一样的.
设μ是总体X的数学期望，σ是总体X的标准差，问总体方差的无偏估计量是 E(A)(1/(n-1))E(∑(xi-x)^2)以下仅为记忆方法，可跳zhidao过(Xi-u)/σ~N(0，1)(Xi-u)^内2/σ^2~χ(n)鉴于样本均值X的约束容性(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)E(∑(Xi-x)^2/σ^2)=E(χ(n-1))=n-1E∑(Xi-x)^2=(n-1)σ^2代入得到E(A)=σ^2无偏估计
在数理统计中，除以n-1的方差是无偏估计. 除以n的方差称为总体方差，从定义上看，n个数就是全部数据时，方差就是平方和除以n.当n个数只是样本的数据时，其方差的无偏估计是平方和除以n-1，n-1被称为自由度.
什么是无偏估计？一个正态总体的均数和方差的无偏估计是什么 在有限次测量时，由样本值求得的估计值在待估参数的真值附近摆动，且其期望值就是待估参数的真值。如算术平均值X是μ的无偏估计值，样本方差S2是σ2的无偏估计值。但最大似然估计值σ′2不是σ2的无偏估计值，而只是其渐近无偏估计值。用无偏估计值来估计参数时没有系统误差。看看这个http：//deuteron.spaces.live.com/blog/cns。3D9CC7DB82CC02EA。959.entry
在求无偏估计量的方差下界中I是如何求的，即求其期望的具体过程是什么 如果ξ～P（λ2113），那么E（ξ5261）=D（ξ）=λ其中P（λ）4102表示泊1653松分布无偏估计量的定内义是：设（ξ∧）是ξ的容一个估计量，若E（ξ∧）=ξ，则称ξ∧是ξ的无偏估计量下面说明题目中的四个估计量都是λ的无偏估计量。首先，因为ξ1、ξ2、ξ3 都是取自参数为λ的泊松总体的样本，独立同分布，所以它们的期望和方差都是λ，则（1）无偏性E（λ1∧）=E（ξ1）=λE（λ2∧）=E[(ξ1+ξ2)/2]=(λ+λ)/2=λE（λ3∧）=E[(ξ1+2*ξ2)/3]=(λ+2λ)/3=λE（λ4∧）=E[(ξ1+ξ2+ξ3)/3]=(λ+λ+λ)/3=λ（2）有效性，即最小方差性D（λ1∧）=D（ξ1）=λD（λ2∧）=D[(ξ1+ξ2)/2]=[D(ξ1)+D(ξ2)]/4=(λ+λ)/4=λ/2D（λ3∧）=D[(ξ1+2*ξ2)/3]=[D(ξ1)+4D(ξ2)]/9=(λ+4λ)/9=5λ/9D（λ4∧）=D[(ξ1+ξ2+ξ3)/3]=[D(ξ1+ξ2+ξ3)]/9=(λ+λ+λ)/9=λ/3其中 D（λ4∧）=λ/3 最小，所以无偏估计量 λ4∧最有效。
方差的无偏估计是什么，标准差的无偏估计又是什么？ 样本方差的无偏估计是方差.你这问法.无偏估计就是对其求期望如果求得期望等于方差就是无偏的.
