cs6序列号只有一个期望,为什么这里X还要加一个下标i这

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什么是随机变量序列?与随机变量的联系和区别在哪?既然一个随机变量序列只有一个期望,为什么这里X还要加一个下标 i 这里加了下标 i ,那么就是对不同随机变量的期望的加和,就意味着有不同的期望值,这与“一个随机变量序列只有一个期望”是矛盾的。
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随机变量序列,就是一列随机变量,比如x1,x2,x3,x4他们是四个随机变量组成的随机变量序列,但是因为他们期望可以相同,但是他们不同,所以必须加入下标区分
这点我理解,(W表示加和符号)
我举个例子,
有组随机变量序列如下
在WXI就是X1+X2+X3=3+4+5=12
而E(Xi)当i=1 就是E(X1)只有一个数字,怎么算期望啊?当i=2或3,同样地
呵呵,随机变量不是简单的相加
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设X1、X2、……、Xn(n>=2)是正太分布N(μ,σ^2)的一个样本,若统计量{i=1到n-1}范围内KΣ[X(i+1)-Xi]^2为σ^2的无偏估计,则K的值应该为多少?求解题思路.X(i+1)-Xi里面的i+1和i都是下标
专属迷醉丶偖
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K要使这个表达式的期望值为σ^2求期望时可以用E[X(i+1)-Xi]^2=E[(X(i+1)-μ)-(Xi-μ)]^2=E[(X(i+1)-μ)^2+(Xi-μ)^2-2(X(i+1)-μ)(Xi-μ)]=σ^2+σ^2-2*0*0交叉项用到了样本的独立性.接下去就很容易了.K=1/2(n-1)
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