1楼：叶辉亮
ns^2是自由度为n-1的卡方分布
2楼：匿名用户
都已经是标准正态分布了方差当然是常数1了。
总体x服从正态分布，样本方差的方差d(s^2) 等于多少？
3楼：demon陌
2σ^4/n-1
（n-1)s^2/b^2 服从x^(n-1)，其方差是2（n-1)，明显是4次方。
n-1的使用称为贝塞尔校正，也用于样本协方差和样本标准偏差（方差平方根）。 平方根是一个凹函数，因此引入负偏差（由jensen不等式），这取决于分布，因此校正样本标准偏差（使用贝塞尔校正）有偏差。
标准偏差的无偏估计是一个技术上涉及的问题，尽管对于使用术语n-1.5的正态分布，形成无偏估计。
4楼：匿名用户
很明显是4次方的正确。（n-1)s^2/b^2 服从x^(n-1),其方差是2（n-1).明显是4次方。
5楼：匿名用户
是x^2(n-1)。。。
6楼：匿名用户
结果是那个撒?写出来撒！
设s的平方是从标准正态分布中抽取的容量为16的样本方差，则s平方的方差是多少
7楼：匿名用户
你好！由于(n-1)s^2服从自由度为n-1的卡方分布，可借此求出s^2的方差。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
样本方差的方差怎么求啊？即d（s^2）=? 10
8楼：demon陌
一般情况下求d(s^2)并不容易，但如果总体服从正态分布n(μ,σ^2)，则(n-1)s^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而d[(n-1)s^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出d(s^2)。
在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。
9楼：爱思考
答案为σ^4乘以2/9。因为（n-1）s^2/σ^2服从卡放分布，那么它的方差就是2（n-1），再移项就得出答案了。
10楼：扶澜微步
先求出平均值
然后再求出各个值与均值的差值
最后使用方差公式计算
excel**可以方便处理
11楼：apple灵
图中的s^2是指样本修正方差，
12楼：匿名用户
(n-1)s2/总体方差 为x2(n-1)分布，然后这个分布的方差为2(n-1).
会了吧。不会可以看正态分布的抽样分布那章
13楼：匿名用户
答案错了，下面的高赞答案是对的
14楼：匿名用户
2σ^4/(n-1)
15楼：匿名用户
那要看给出什么已知条件，如果σ已知用u分布，如果μ已知就用t分布
如果给出的是具体几个数值，那么就先求出均值然后根据公式：
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即 s=(1/n)[(x1-x_)+(x2-x_)+...+(xn-x_)] ，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，xn表示个体，而s就表示方差。
16楼：三尸脑神丹
[1/(n-1)]∑(xi-x~)^2
17楼：浅笑宁靖
方差s^2=1/n[(x1-x)^2+(x2-x)^2+(x3-x)^2+(x4-x)^2+.....+(xn-x)^2]
x为样本平均数...
高数概率论与数理统计d(s^2)样本方差的方差怎么算啊？与卡方分布什么关系
18楼：是你找到了我
如果总体服从正态分布n(μ,σ^2)，则(n-1)s^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而d[(n-1)s^2/σ^2]=2(n-1)。
如果给出的是具体几个数值,那么就先求出均值然后根据公式：方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即 s=(1/n)[(x1-x_)+(x2-x_)+...+(xn-x_)] ，其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xn表示个体，而s就表示方差。
作为随机变量的函数，样本方差本身就是一个随机变量，研究其分布是很自然的。 在yi是来自正态分布的独立观察的情况下，cochran定理表明s2服从卡方分布：
19楼：demon陌
一般情况下求d(s^2)并不容易，但如果总体服从正态分布n(μ,σ^2)，则(n-1)s^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而d[(n-1)s^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出d(s^2)。
在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。
20楼：匿名用户
她们之间有很密切的关系的
总体x~一般正态分布，已知样本容量n=24,样本方差s^2=12.5227,求总体标准差大于3的概率 5
21楼：匿名用户
^^^(n-1)s^2/σ^2 ~ x^2(n-1),x^2(n-1) = (n-1)s^2/σ^2 => x^2(23) = 288.0221/σ^2 ，
因为 σ>3 ，所以 x^2(23)<32.00245556p(σ>3) = p(x^2(23)<32.00245556) = 1－ p(x^2(23)〉32.
00245556)＝1－0.1＝0.9
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