设X₁,…,X_n是来自泊松分布P（λ)的样本,证明:λ的近似1-α置信区间为

设总体X~N(0,1),从该总体中抽取一个容量为6的样本X₁,X₂,...,X₆,设Y=(X₁+X₂+X₃)²+(X₁,+X₂+X₆)²,试决定常数k,使随机变量kY服从x²-分布.

设x₁,x₂…x_n+1是来自N(μ,σ²)的样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203538245107.jpg' />,试求常数c,使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203561081413.jpg' />服从分布,并指出分布的自由度.

设总体X~B(1,p),X₁,X₂,...,X_n是来自X的一个样本,求: <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-30/970332017960217.png' />

设总体X服从泊松分布P(A),抽取样本X₁,X₂…,X_n.求: (1)样本均值<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-15/969037881399292.png' />的数学期望与方差; (2)样本均值<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-15/969037891928894.png' />的概率分布.

设总体X~N(μ，σ²)，X₁，...，X₁₀是来自X的样本。 (1)写出X₁，...，X₁₀的联合概率密度； (2)写出<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-24/975076412778141.jpg' />的概率密度。

设X₁，X₂，...X_n(n≥2)为来自正态总体N(0，1)的简单随机样本，<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965062468168756.png' />为样本均值，S²为样本方差，则正确的是()。 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965062477119268.png' />

设f(x)∈C[a，b]，且f"(x)＞0，取x_i∈[a，b](1≤i≤n)，设k_i＞0(1≤i≤n)且<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-12-04/975950635482167.jpg' />。证明：<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-12-04/975950645106717.jpg' />

设x₁，…，x_n是来自U(-1，1)的样本，试求<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965388678148613.png' />

设a₁,a₂,…,a_n为互不相同的效，F(x)=(x-a₁)(x-a₂)…(x-a_n)。证明:任何多项式f(x)用F(x)除所得的余式为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-30/964972727738352.png' />

设总体X~N(μ,1),X₁,X₂,...,X_n是来自X的样本,对于假设检验H₀:μ=0,H₁:μ≠0,取显著性水平a,拒绝域为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-06/970841715023919.jpg' />,其中<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-06/970841726190558.png' />,求: (1)当H₀成立时,犯第一类错误的概率a₀; (2)当H₀不成立时(若pμ≠0),犯第二类错误的概率β.

设X₁，X₂，...，X_n是来自总体X的一个样本，<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065517141147.png' />而X的概率密度函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065529339845.png' />其中θ＞0是未知参数.(1)求总体X的分布函数F(x);(2)求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/9650655477839.png' />的分布函数<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065558561516.png' />;(3)判断<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065567199011.png' />是否为θ的无偏估计量。

设总体X~N(0,σ²),X₁,X₂,...,X_n是来自总体X的一个样本. <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-30/970341001201029.png' />

设x₁(n)及x₂(n)都是从n=0开始的有限长序列,x₁(n)长度为N₁点，x₂(n)长度为N₂点,设N₁＞N₂,求 (1)x₁(n)+x₂(n)的长度点数; (2)x₁(n)·x₂(n)的长度点数; (3)x₁(n)·x₂(n)的长度点数.

设总体X~N(μ，1)，X₁，X₂，...，X_n是取自X的样本。对于假设检验H₀：μ=0，H₁：μ≠0，取显著水平α，拒绝域为W={|u|＞u_α/2}，其中u=√n<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-12-30/978185012522834.jpg' />，求： (1)当H₀成立时，犯第一类错误的概率α₀; (2)当H₀不成立(即μ≠0)时，犯第二类错误的概率β。

设总体X的一个样本为(X₁,X₂,...,X_n),X的分布密度为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-06/970839014948484.jpg' /> 参数θ＞0未知.(1)求0的矩估计量;(2)求矩估计量的方差;(3)求0的最大似然估计量.

设n≥2.f₁(x),f₂(x),..,f_n-2(x)是关于次数小于或等于n-2的多项式，a₁,a₂,...,a_n为任意数，证明:行列式 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-17/979772528327203.png' /> 并举例说明条件“次数≤n-2”是不可缺少的.

设X₁，…，X_n为抽自均匀分布U(θ₁，θ₂)的简单随机样本，记X₍₁₎≤X₍₂₎≤…≤X_(n)为其次序统计量，求： <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965410805839245.png' />

设X₁,X₂,…,X_n是来自正态总体N(μ,σ²)的简单随机样本,记 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-10/965898914993969.png' />i=1,2,...,n.求Y_i服从的分布及相应的概率密度函数. 解题提示 相互独立的正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.

设总体二阶矩存在，X₁，…，X_n是样本，证明<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965388722721163.png' />的相关系数为-(n-1)^-1.

设n边形的n个顶点按逆时针向依次为M₁(x₁,y₁),M₂(x₂,y₂),…,M_n(x_n,y_n)。试利用曲线积分证明此n边形的面积为 A=1/2[(x₁y₂-x₂y₁)+(x₂y₃-x₃y₂)+...+(x_n-1y_n-x_ny_n-1)+(x_ny₁-x₁y_n)]。