方差的置信区间公式

@郑洁5646:已知样本方差S,这时候求关于μ的置信区间,是用哪个公式呢?用σ已知的那个公式还是用σ未知的那个公式?已知样本方差S,这时候求关于μ的置信区间,... - 作业帮
訾顷17120361574…… [答案] 已知样本方差S,即总体方差σ未知,应使用σ未知的那个公式.

@郑洁5646:非正态分布下的置信区间计算 -
訾顷17120361574…… 总体不服从正态分布、方差未知的情况,通常是以样本方差S^2估计总体方差,然后计算总体平均值的置信区间,这时所构造的统计量不服从标准正态分布,而是服从自由度为n-1的t分布,所以你的答案应该是8900±1.69*500/√35

@郑洁5646:正态总体中,已知总体均值,总体方差的置信区间怎么算?(注意,是已知均值对方差的区间估计哦!) - 作业帮
訾顷17120361574…… [答案] 设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(X-U)/(V/根号n)~N(0,1)和(n-1)S^2/V^2~卡方(n-1) 的分布由于V^2为未知,考虑到S^2是V^2的无偏估计,将V换成S=根号(S^2),则有t分布的定义知:[(X-U)/(V...

@郑洁5646:单个正太总体方差已知与未知时均值的置信区间有什么区别 -
訾顷17120361574…… 书上两个公式不是写得清清楚楚的吗? 方差σ^2已知,比较容易得到置信区间公式,但是这个公式里面用到了σ^2的值,因此在σ^2未知的时候,不能用,解决办法是用样本的方差S^2来代替σ^2作出估计,于是得到了另外一个公式,其中用到样本方差S^2,而不是σ^2. 当然,你可以在σ^2即使已知,也当作未知来做,这个时候的差别在于,用到σ^2的公式理论上比用S^2的公式更可信一些.因为σ^2毕竟是总体真正的方差,而S^2只是个估计值.

@郑洁5646:概率题 置信区间如题:一台自动车床的零件长度为X,服从正态分布N(μ,δ^2),从该床加工的零件中随机抽取4个,测得样本方差S^2=2/15,试求:总体方差δ^... - 作业帮
訾顷17120361574…… [答案] 0.4和1.85怎么来的我不知道,虽然(4-1)*2/15=0.4,但我不觉得这样算正确,因为你的检验统计量就记错了,应该为:NS^2/δ^2 ~ ㄨ^2(N-1)而不是(N-1)S^2/δ^2 ~ ㄨ^2(N-1),因此,正态总体方差的区间估计应为:【NS^2/...

@郑洁5646:正态总体,方差一只的情况下,一个总体均值的置信区间() - 作业帮
訾顷17120361574…… [答案] X加减U(1-置信区间)/2乘以总体标准差/根号n

@郑洁5646:在统计学中的样本量是如何计算的,置信度是如何计算的? -
訾顷17120361574…… 1、样本量 样本量是从总体中抽取的样本元素的总个数.样本量的计算公式为: N=Z 2 *(P *(1-P))/E 2,其中,Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差,一般取0.5. 2、置信度 置信度是用一种方法构造一百个区间如果有95个...

@郑洁5646:统计学置信区间4.已知总体为正态分布,方差未知,假定样本容量为25,样本均值为20,样本方差为16,请以95%的概率估计总体均值的置信区间 - 作业帮
訾顷17120361574…… [答案] (y ̅-t_0.025^(n-1)*s^*/√n,y ̅+t_0.025^(n-1)*s^*/√n) s^*=n/(n-1) s 题目中:s=16 n=25 y ̅=20 t_0.025^24可以查表获得 给你列出了公式以及,公式中变量在本题目中的数值.怕格式不好看,有一张word里面编辑的公式的截图,比较容易看.

@郑洁5646:方差的公式是什么? -
訾顷17120361574…… D(X)=E{[X-E(X)]^2},而σ(X)=D(X)^0.5称为标准差或均方差.计算公式:D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 ,S^2=[(x1-x0)2+(x2-x0)^2+(x3-x0)^2+…+(xn-x0)^2]/n,x0是均值.

@郑洁5646:方差计算公式的介绍 -
訾顷17120361574…… 方差的概念与计算公式,例1 两人的5次测验成绩如下:X: 50,100,100,60,50 E(X)=72;Y: 73, 70, 75,72,70 E(Y)=72.平均成绩相同,但X 不稳定,对平均值的偏离大.方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度.单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值,记为D(X):直接计算公式分离散型和连续型,具体为:这里 是一个数.推导另一种计算公式得到:“方差等于平方的均值减去均值的平方”.其中,分别为离散型和连续型计算公式. 称为标准差或均方差,方差描述波动程度.

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