设k个总体X1,X2,…,Xk相互独立,Xi~N(μ,σ2),从Xi中抽得样本:Xi1,Xi2,,求T的概率分布.
设k个总体X1,X2,…,Xk相互独立,Xi~N(μ,σ2),从Xi中抽得样本:Xi1,Xi2,,求T的概率分布.
设k个总体X1,X2,…,Xk相互独立,Xi~N(μ,σ2),从Xi中抽得样本:Xi1,Xi2,,求T的概率分布.
证明一个码C是唯一可译码当且仅当其k次扩展
Ck(x1,x2,…,xk)=C(x1)C(x2)…C(xk)
对任意的k≥1都是从Xk到D*的一一映射。
设随机参量θ以等概率取(-2,-1,0,1,2)等值;噪声n以等概率取(-1,0,1)等值,且互不相关,同时满足E(θn)=0。若观测方程为
xk=θ+nk, k=1,2
请依据两次观测数据x1和x2,求参量θ的线性最小均方误差估计量和估计量的均方误差。
考虑标量系统,其信号模型为
sk=sk-1, k=1,2,…
其中,s0是均值为零、方差为的高斯随机变量。设观测方程为
xk=sk+nk, k=1,2,…
其中,观测噪声nk(k≥1)是均值为零、方差为的互不相关的高斯随机序列。若已知
,x1=3
,x2=-4
,x3=2.5
(1)求状态滤波值、和及状态滤波的均方误差、和。
(2)求均方误差的稳态值,k→∞
(货币兑换问题)设以An表下列正整系数不定方程式的非负整数解组(x1,x2,…,xk)的个数:
a1x1+a2x2+…+akxk=n.试求An的发生函数,
假设ωk=ωk(x1,x2,…,xn)=0(k=1,2,…,n)为包含n个未知元的联立方程组,设.试证进一步的近似解X2又可改写成下列形式:
其中G1是矢量函数G在X1处的值,而|G1|表矢量的模.
A.有相同的数学期望
B.有相同的方差
C.服从同一指数分布
D.服从同一离散型分布
(解联立方程组的斜量法) 设ωk=ωk(x1,x2,…,xn)=0(k=1,2,…,n)为包含n个未知元的联立方程组,其中诸ωk均为x的可微函数,而且偏微商均连续.今把X=(x1,x2,…,xn)看作n维空间的位置矢量,把W=(ω1,ω2,…,ωn)看作位置矢量X的函数W=W(X).又以ρ表示W的模(长度):
此处总是ρ(X)≥0,而ρ(X)=0的解亦就是方程组的解.于是当X1=(x'1,x'2,…,x'n)为方程组的一个近似解时(即其所相应的模ρ1=ρ(X1)为一相当小的正数),则进一步的近似解X2=(x12,x22,…,xn2)便可按下式求出:
考虑高斯噪声中,高斯随机参量口的最大后验估计问题。
设观测方程为
xk=θ+nk, k=1,2,…,N
其中,被估计随机参量θ是均值为μθ、方差为的高斯随机参量;观测噪声nk是均值为零、方差为的高斯噪声;若N次观测间相互统计独立,求θ的最大后验估计量和估计量的均方误差。
A.f1(x)+f2(x)必为密度函数
B.F1(x)×F2(x)必为分布函数
C.F1(x)+F2(x)必为分布函数
D.f1(x)×f2(x)必为密度函数
设总体X~N(u,σ2),x1,x2,...xn为来自总体X的样本,为样本均值,则