Основы математической статистики

Рассматривается модель независимых случайных величин $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(\theta_1, \theta_2^2)$ . Какие из следующих статистик являются центральными статистиками для $\theta_1$ ?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$\sum_{i-1}^n (X_i /S)^2/n$

$\overline{X}$

$\sqrt{n}(\overline{X}-\theta_1)/S$ (Верный ответ)

Похожие вопросы

Рассматривается модель $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(\theta_1, \theta_2^2)$ . Какие из следующих статистик являются центральными статистиками для $\theta_2^2$ ?

По выборке $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(\theta_1, \theta_2^2)$ построены доверительные интервалы уровня надежности $1-\alpha$ для параметра $\theta_1$ .Обозначим S^2

- выборочную дисперсию, а $t_{\beta;n}$ -квантиль уровня $\beta$ распределения Стьюдента с

степенями свободы. Какой из представленных интервалов является центральным доверительным интервалом параметра $\theta_1$ ?

По выборке $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(\theta_1, \sigma^2)$ с известной дисперсией $\sigma^2$ построены доверительные интервалы уровня надежности $1-\alpha$ для параметра $\theta_1$ . Обозначим $z_{\beta}$ - квантиль стандартного гауссовского распределения уровня $\beta$ . Какой из представленных интервалов является центральным доверительным интервалом параметра $\theta_1$ ?

Рассматривается модель $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(\theta, \sigma^2)$ . Какие из следующих статистик являются центральными статистиками для $\theta$ ?

Выборка $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(\theta_1, \theta_2^2)$ , а выборка $Y_1,\ldots,Y_k$ имеет равномерное распределение R(a,b)

. В каком случае эти выборки будут являться однородными?

По выборке $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(m, \theta^2)$ с известным математическим ожиданием

построены доверительные интервалы уровня надежности $1-\alpha$ для параметра $\theta^2$ .Обозначим $\chi_{\beta,n}^2$ - квантиль уровня $\beta$ распределения хи-квадрат с

степенями свободы. Какой из представленных интервалов является центральным доверительным интервалом параметра $\theta^2$ ?

Рассматриваются две независимые гауссовские выборки $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(m_1, \sigma^2)$ и $Y_1,\ldots,Y_k \:\sim \:N(m_2, \sigma^2)$ . Параметры m_1,m_2

и $\sigma^2$ неизвестны. Обозначим $S^2=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i - \overline{X})^2 + \sum_{j=1}^k (Y_j - \overline{Y})^2}{n+k-2}$ . Какое распределение имеет статистика $\frac{\overline{X}-\overline{Y}-(m_1-m_2)}{S \cdot \sqrt{\frac{1}{n}+\frac{1}{k}}}$ ?

Рассматриваются две независимые гауссовские выборки $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(m_1, \sigma_1^2)$ и $Y_1,\ldots,Y_k \:\sim \:N(m_2, \sigma_2^2)$ . Параметры $m_1,m_2,\sigma_1,\sigma_2$ неизвестны. Пусть S_1^2

-выборочная дисперсия первой выборки, S_2^2

-выборочная дисперсия второй выборки. Какое распределение имеет статистика S_1^2/ S_2^2

в случае, когда дисперсии первой и второй выборок одинаковы?

неизвестны, $\sigma^2$ - известно. Какое распределение имеет статистика $\frac{\overline{X}-\overline{Y}-(m_1-m_2)}{\sigma \cdot \sqrt{\frac{1}{n} + \frac{1}{k}}}$ ?

Пусть выборка $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:F(t)$ , а выборка $Y_1,\ldots,Y_k \:\sim \:F(t+\theta)$ . Для проверки гипотезы $H_0\:\::\theta=0$ применяют критерий Вилкоксона и критерий Стьюдента. Известно, что распределение F(t)

- непрерывное распределение с нулевой медианой. Чему равна нижняя граница e(W,t)

АОЭ (асимптотической относительной эффективности) по Питмену критерия Вилкоксона по отношению к критерию Стьюдента?

Основы математической статистики

Рассматривается модель независимых случайных величин . Какие из следующих статистик являются центральными статистиками для ?

Рассматривается модель независимых случайных величин $X_1,\ldots,X_n \:\sim \:N(\theta_1, \theta_2^2)$ . Какие из следующих статистик являются центральными статистиками для $\theta_1$ ?