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求统计学方面问题在总体参数区间估计中,什么时候用z分布来算区间什么时候用t分布来算呢?一般用t的条件是总体服从正态分布,小样本.总体标准差未知.那么z呢?情好心的朋友帮忙解答.十分数学

设由来自正态总体N（μ，1），样本容量为16的样本数据，算得样本均值为5，则未知参数μ的置信度为0.95的双侧置信区间为．其他

施瓦茨不等式不用数学归纳法如何证明?我看到一种证明施瓦茨不等式的方法是构造了如下的方程(x1z-y1)^2+(x2z-y2)^2+...+(xnz-yn)^2=0z是未知数,其他的是参数.可是为什么上述方程的解z的个数只有一数学

2/x2=...=yn/xn

设总体X的概率分布为X0123Pθ22θ（1-θ）θ21-2θ其中θ（0＜θ＜12）是未知参数，利用总体X的如下样本值3，1，3，0，3，1，2，3，求θ的矩估计和最大似然估计值．其他

设总体X的概率密度为f（x）=λ2xe−λx，x＞00，其他，其中参数λ（λ＞0）未知，X1，X2，…Xn是来自总体X的简单随机样本．（Ⅰ）求参数λ的矩估计量；（Ⅱ）求参数λ的最大似然估计量．数学

设总体X的概率密度为f（x）=12θ，0＜x＜θ12(1−θ)，θ≤x≤10，其他，其中参数θ（0＜θ＜1）未知，X1，X2，…Xn是来自总体X的简单随机样本，.X是样本均值．（Ⅰ）求参数θ的矩估计量θ；（Ⅱ 数学

设总体X的概率密度为f（x，θ）=θ2x3e-θx，x＞00，其他，其中θ为未知参数且大于零，X1，X2，…，Xn为来自总体X的简单随机样本．（1）求θ的矩估计量；（2）求θ的最大似然估计其他

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

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～U（0，θ），θ＞0为未知参数，X1，X2，…，Xn为其样本，.X=1nni＝1Xi为样本均值，则θ的矩估计量为：2.X2.X．其他

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