样本均值怎么算？

U=n^(1/2)(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布，即

U ～ N(0,1)，

因此，D(U)=1。

这个X~N（μ，σ^2）意思是总体X服从总体均值为μ，总体标准差为σ的正态分布分布。因为如蔽问的是样本均值所以就是(X1++Xn)/n。

因为是简单随机样本，所以各样本间相互独立，那么就有：

E(X1+X2+……zhi+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμ

D(X1+X2+……+Xn)=

D(X1)+D(X2)+……+D(Xn)=nσ^2

扩展资料：

均值是统计中的一个重要概念。在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平，它是描述数据集中位置的一个统计量。既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平，也可以用它进行不同组数据的比较，以看出组与组之间的差别。用基基平均数表示一组数据的情况，有直观、简明的特点，所以在日常生活中经常用到，如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。

它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集搏橡谨中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。

参考资料来源;-样本均值

抽样调查所获的简单随机样本与数理统计所获的独立同分布样本有哪些不同？

正态分布的规律，均值X服从N（u，（σ^2）/n）。

因为X1，X2，X3，，Xn都服从N（u，σ^2)，正太分布可加性X1+X2Xn服从N（nu，nσ^2)。

均值X=（X1+X2Xn）/n，所以X期望为u，方差D(X)=D（X1+X2Xn）/n^2=σ^2/n

均值是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

扩展资料：

服从标准正态分布,通过查标准颤运正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）

曲线与横轴间的面积总等于1，相当橡迅于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。

在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和茄如梁总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。

--正态分布

--样本均值

我先把你的问题缕下哈：

独立同分布：首先独立的问题，高中就学过，对于AB来说若P（AB）=P(A)P(B)则说明AB独立，同分布很好理解，他们都是服从同一个分布，也就是说明他们的概率分布是一样的。所以独立同分布简单来说就是他们之间相互独立+满足同一个分布。二项分布只是一种独立同分布而已。所以不要整晕了

中心极限定理：他重点想说的是，每次事件都抽取一次，每个事件独立很显铅好然，因为抽取不会影响到下一次，都是同一个样本抽取，所以同分布，中心极限定理想说明的就是，当样本个数趋紧于无穷大的时候，这个样本的均值服从正态分布，仅此而已。这也就是说明生活中世燃很多地方都是服从正态分布的。

二项分布（n充伯努利试验）与独立同分布是什么关系？

二项分布的一个典型例子就是，又放回的抽取东西，所以独立同分布搜激虚是他的性质而已

若你还有不懂得，欢迎继续问，谢谢合作(^__^)

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