证明样本方差是相合估计(样本方差的分布证明)

摘要:文章讨论了无偏估量在概率论中的应用,特别是在样本方差与整体方差的差异方面。文章首先介绍了在知道和希望不知道的情况下,σ²的无偏估量分别为A选项和B选项。接着,文章证明了样本方差是整体方差的无偏估量,通过切比雪夫不等式和VAR(Sn)的趋向性,得出样本方差依概率收敛于整体方差的结论。对于证明过程中的第二步到第三步,文章可能存在表述不清的情况,需要读者自行理解或寻求他人帮助解释。最后,文章提供了关于爱尔兰都柏林大学学院毕业证款式的简短提及。

关于无偏估量答案是A我也的确算出来它的希望等于sigma平方但B

依据题意:X1,X2....是取自正态整体,那么咱们即得知希望EX=0(这个在接连型随机变量的数学希望一末节中已证明)

证明样本方差是相合估计(样本方差的分布证明)

1.在求得希望的情况下,即希望已知:σ2的无偏估量量为A选项

2.在希望不知道的情况下:σ2的无偏估量量为B选项

上述在概率论书上是证明了的,证明的了,就可以直接用。 。我想你是在学概率伦吧。 。 。假如仍是不明白,在问我,我将具体证明进程给你。 。 )

自己看界说吧,均值相当于平均值。你的问题应该是样本方差与方差的差异吧!方差是理论上的,样本方差是有样本得到的,在实践傍边一般只用样本方差,由于方差是得不到的[安徽现代信息工程职业学院]毕业证编号:14210

要证样本方差是整体方差的共同估量量,即要证样本方差Sn依概率收敛于整体方差

首要咱们知道样本方差是整体方差的无偏估量量:ESn=σ^2

然后依据切比雪夫不等式,有P(|Sn-ESn|>=ε)<=VAR(Sn)/ ε^2

因而只需再证VAR(Sn)趋向于0,然后在上面的等式两头关于n取极限,便是Sn依概率收敛于σ^2的方式。

因(n-1)Sn/σ^2 遵守(n-1)维卡方散布,而它的方差是(n-1)

VAR((n-1)Sn/σ^2)=n-1 因而VAR(Sn)=1/(n-1)* σ^4,当n趋向于∞时VAR(Sn)趋向于0

故P(|Sn-ESn|>=ε)趋向于0,对恣意ε。将ESn=σ^2代入即得定论。两者相互弥补完善,使数据更准确!个人见解,仅供参考)

证明下样本方差是整体方差的无偏估量 第二步到第三步看不明白 谁能帮我具体解说下

见下图的过程:从第五行开端中括号方位错了【全球精选】爱尔兰都柏林大学学院毕业证款式

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