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回归直线方程y和x可以颠倒吗（自变量与估计值可不可以颠倒）比如求得y^=ax+b,这是根据x求y的估计值那么可不可以知道y求x的估计值呢?也就是说,能不能化成x^=(y-b0/a但我把y作自变量,用公式算数学

回归直线方程y和x可以颠倒吗（自变量与估计值可不可以颠倒）比如求得y^=ax+b,这是根据x求y的估计值那么可不可以知道y求x的估计值呢?也就是说,能不能化成x^=(y-b0/a但我把y作自变量,用公式算其他

设X1,X2,X3是取自总体X的一个样本.若均值E(X)和方差D(X)都存在,证明:估计量μ(^)1=2/3X1+1/6X2+1/6X3μ(^)2=1/4X1+1/8X2+5/8X3μ(^)3=1/7X1+3/14X2+9/14X3都是E（X）的无偏估计量,并判断哪个数学

计量最有效.

关于方差存在的总体X,X1、X2...Xn是取自总体的简单随机样本,EX^2的矩估计量的问题样本均值为（X均）,样本方差为S^2,为什么EX^2的估计量是(n-1)/n*S^2+（X均）^2根据公式EX^2=DX+(EX)^2EX的无偏估计是数学

*S^2+（X均）^2的后半

概率论与数理统计习题（3道）已知X1,X2...X20是来自总体X~N(μ,σ^2)的一个简单随机样本,若2X1+mX8-3X12是μ的一个无偏估计量,则m=?E(x)=7300,D(X)=700,用切比雪夫不等式估计P(5200 数学

(x)是两个随机变量的分布函

设总体X～U（1，θ），参数θ＞1未知，X1，…，Xn是来自X的简单随机样本．①求θ的矩估计和极大似然估计量；②求上述两个估计量的数学期望．其他

设总体X在区间[0，θ]上服从均匀分布，其中θ＞0为未知参数，而X1，X2，…Xn是X的一个样本．（Ⅰ）求θ的矩估计和最大似然估计．（Ⅱ）试求最大似然估计的期望．其他

设（X1，X2，…，Xn）为来自总体X的一个样本，X密度函数为f（x；θ）=1θe−xθ，x＞00，x≤0，其中θ＞0为未知参数，试求θ的矩估计与极大似然估计量．其他

已知总体X的概率密度f（x）=λe-λ(x-2)，x＞20，x≤2（λ＞0），X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，Y=X2．（1）求Y的数学期望EY；（2）求λ的矩估计量λ1和最大似然估计量λ2．其他

设总体X的概率密度为X～f（x；λ）=λexp(−λx)．(x＞0)0．(其它)，其中λ为未知参数，（x1，x2…xn）是取自总体X的样本．试求λ的据估计和最大似然估计．其他

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