σ2)
答：带虫字旁的字都有哪些1 1.蝲、蟷、蚃、蚨、蝮、蠚、蠜、螓、蠨、赨、螟、蚋、蠄、蚾、螤、蝿、2.蠂、蛔、蝩、蛷、痋、蟛、蠈、螪、虮、蚉、蚄、螽、蟭、蟧、蝱、蛸、3.螵、蚘、蠊、蛐、爞、蚮、虭、蜾、蟼、蜱、虺、蟦、蛕、蚬、蟜、螀、4.蝓、蟇、蚶、蠙、蟽、蚦、蟤、...
答：“虫”字旁的字有： 虹 虽 蚀 蟾 虾 1. 雨后天空中出现的彩色圆弧，有红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫七种颜色。是大气中的小水珠经日光照射发生折射和反射作用而形成的，出现在和太阳相对着的方向。2. 指桥（因形似虹）：～桥（中国古代的一种木拱桥。外形如长虹贯空。亦称"飞桥"）。断～。...
答：1、咑、耷、哒、搭、嗒、褡、鎝、答（以上一声）2、打、达、荙、鞑、沓、怛、妲、炟、笪、靼、答、瘩（以上二声）3、打（三声）4、大（四声）5、瘩、跶、垯（以上轻声）打字详解：一、详细信息：拼音：dǎ、dá 部首：扌 笔画：5 二、笔顺图：三、基本释义：[ dǎ ]1、除去：～旁...
答：部首为 虫 的汉字：笔画 虫 笔画1 虬 笔画2 虲 虮 虬 虰 虱 笔画3 虸 虿 蚁 虶 蚀 蚃 虳 虴 虵 虷 虹 虺 虻 虼 虽 虾 蚂 蚤 笔画4 蚞 蚅 蚐 蚏 蚙 蚠 蚟 蚄 蚆 蚇 蚈 蚉 蚊 蚋 蚌 蚍 蚎 蚑 蚒 蚓 蚔 蚕 蚖 蚗 蚘 蚚 蚛 蚜 蚝 蚡 蚢 蚣 蚥 蚦 蚧 蚨 蚩 ...
答：一、蹦[bèng]跳：欢蹦乱跳。皮球一拍蹦得老高。他蹲下身子，用力一蹦，就蹦了两米多远。他嘴里不时蹦出一些新词儿来。二、襟[jīn]1、上衣或袍子的胸前部分：大襟。对襟。2、有连襟关系的：襟兄。3、胸怀；抱负：襟怀。襟抱。三、蹚[tāng]1、从浅水里走过去：蹚水过河。2、用犁把土翻开...
答：（2）成语“金蝉脱壳”，妙的不是金蝉，而是令人疑惑的蝉衣。蜘，读音zhī 释义：〔蜘蛛〕节肢动物，身体圆形或长圆形，分头胸和腹两部，有触须和脚四对。肛门分泌的黏液凝成细丝，用来结网捕食昆虫。通称“蛛蛛”。组词：蜘蛛，蛛丝马迹，蜘蛛网 造句：（1） 大多数雄蜘蛛在交配后会被饥饿的雌蜘蛛...
网友评论：
颜胆15239073358：
设 为来自正态总体X~N(μ,σ2)的一个样本,μ已知,求σ2的极大似然估计.(σ2即为σ的平方 -
18286瞿忠
：[答案] f(x;σ^2)=1/[根号(2π)σ]e^[-(x-μ)^2/2] L(σ^2)=∏(i=1,...n)1/[根号(2π)σ]e^[-(xi-μ)^2/2] =(2π)^(-n/2)e^(-1/2∑(xi-μ)^2) lnL=-n/2ln2π-n/2ln(σ^2)-1/2(σ^2)∑(xi-μ)^2 lnL对σ^2求导数=-n/(2σ^2)+1/(2σ^2)^2(∑xi-nμ)=0 σ^2=1/n*∑(xi-μ)^2 所以σ^2的极大似然估计量为1/n*...
颜胆15239073358：
s2是σ2的无偏估计量所以s是σ的无偏估计量为什么不对?在帮忙举个例子说明无偏性不具传递性就好了, -
18286瞿忠
：[答案] 无偏性不具有传递性,E(S2)=σ2,但E(S)≠σ. 怎么证明的我忘了,只记得这么个结论-_-!
颜胆15239073358：
普通最小二乘估计量b1的方差 var(b1)=(∑X^2/n∑x^2)*σ2公式怎么推导? -
18286瞿忠
： 在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1). Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其...
颜胆15239073358：
若X--N(μ σ2)Y=a+bx (b大于0)则服从的分布为?σ2 (表示为σ的二方) -
18286瞿忠
：[答案] EY=E(a+bx )=a+bEx=a+bμ DY=D(a+bx)=D(bx)=b^2D(x)=b^2σ^2 Y--N(a+bμ,b^2σ^2)
颜胆15239073358：
两个无限大的平行平面都均匀带电,电荷的面密度分别为σ1和σ2,试求各区域的场强分布.(求试卷上写的过程) -
18286瞿忠
：[答案] 两板之间用大的减小的,因为两板对这里场强方向相反.两板的左边和右边都是相加两板各自对其场强相加,原因是场强方向相同.无限大带点平板场强与距离无关.各处均为σ除以2e.{我晕,那个k=1/(4π*e.)}我不知怎么打那个e....
颜胆15239073358：
设X1,X2,…Xn为总体N(μ,σ2)的一个样本,已知σ2=Cn?1i=1(Xi+1 - Xi)2为σ2的无偏估计,则常数C等 -
18286瞿忠
： ∵E()=E[C n?1 i=1 (Xi+1?Xi)2]=C n?1 i=1 E[(Xi+1?μ)?(Xi?μ)]2 =C n?1 i=1 [E(Xi+1?μ)2?2E(Xi+1?μ)(Xi?μ)+E(Xi?μ)2] =C n?1 i=1 [σ2?0+σ2]=2(n?1)Cσ2 为使E()=2(n?1)Cσ2=σ2,应有 C= 1 2(n?1) . 故选:C
颜胆15239073358：
设(X1,X2,…,Xn) 是来自正态总体N(μ,σ2),的一个样本,其中μ,σ2未知,求μ与σ2的极大似然估计量. -
18286瞿忠
：[答案] 这不是教科书上的推导过程吗
颜胆15239073358：
【求无偏估计量】设X1,X2,```,Xn(n≥2)是取自正态总体X~N(μ,σ2)的一个样本,试适当选择常数C,使Q=C∑(Xi+1 - Xi)2为σ2的无偏估计量.】 -
18286瞿忠
：[答案] 记Yi=x(i+1)-xi~N(0,2σ^2) i=1...n-1 所以S^2(y)=1/(n-2) ∑(Yi-Y)^2 且E[S^2(y)]=2σ^2(这里Y为Yi的期望) Y=∑Yi/n-1=xn-x1/n-1 即1/(n-2)*[E(∑(yi)^2-(n-1)Y^2)]=2σ^2 所以E(yi)^2-(n-1)E(Y^2)=2(n-2)σ^2 代入就可以了
颜胆15239073358：
总体X的均值μ和方差σ2均存在,但是未知,且σ2>0,X1、X2,…,Xn为X的一个样本,求μ,σ2的矩估计量. -
18286瞿忠
：[答案] ∵总体X的均值μ和方差σ2均存在,且σ2>0, X1、X2,…,Xn为X的一个样本, ∴μ的矩估计量 μ= . X= 1 n(X1+X2+…+Xn), σ2的矩估计量 σ2= 1 n[(X1- . X)2+(X2- . X)2+…+(Xn- . X)2]= 1 n n i(Xi- . X)2.
颜胆15239073358：
设(x1,x,2,x3,……,xn)是取自正态总体N(0,σ2)的一个样本,其中σ>0,未知,要使估计量σ2=k i2是σ2的无偏估计量,则k=( ).请详细一点,σ2=k i2,其中 ... -
18286瞿忠
：[答案] 首先你要知道无偏估计 无偏估计就是估计量的数学期望等于待估计参数 然后σ未知,μ=0已知,(数学表达式难写就用汉字了.后面的2都是平方) σ2=1/n∑(xi-x平均)2 然后算σ2估计的期望算出来应该是σ2*(n-1)/n让他等于k 其实也就是样本方差s2
