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( )的非参数性,利用样本数据体现损益分布的形状,而不需要事先假定样本数据的特定分布形式,另外也无需估计分布参数,所以非常适合实际收益偏离正态分布的情况。
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( )的非参数性,利用样本数据体现损益分布的形状,而不需要事先假定样本数据的特定分布形式,另外也无需估计分布参数,所以非常适合实际收益偏离正态分布的情况。
A、方差-协方差法
B、历史模拟法
C、标准法
D、蒙特卡罗模拟法
时间:2021-07-17 18:06
关键词:
答案解析
B
相关问题
( )的非参数性,利用样本数据体现损益分布的形状,而不需要事先假定样本数据的特定分布形式,另外也无需估计分布参数,所以非常适合实际收益偏离正态分布的情况。
从参数λ=0.4得指数分布中随机抽取样本量为25的一个样本,则该样本均值的标准差为()
从参数λ=0.4的指数分布中随机抽取样本量为25的一个样本,则该样本均值的标准差为( )。
由样本均值的抽样分布可知样本统计量与总体参数之间的关系为( )。[2009年中级真题]
样本均值的抽样分布就是所有可能抽出来的样本平均数的分布。( )
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如果总体不是正态分布,当n为小样本时(通常n<30),则样本均值的分布服从正态分布。( )
假设总体服从均匀分布,从此总体中抽取样本容量为36的样本,则样本均值的抽样分布 ( )。
假设总体服从均匀分布,从此总体中抽取样本容量为36的样本,则样本均值的抽样分布 ( )。
从参数λ=0.4得指数分布中随机抽取样本量为25的一个样本,则该样本均值的标准差为()
在总体的分布函数或概率函数的数学表达式已知的情况下,通过对样本的实际观察取得样本数据,并在此基础上通过对样本统计量的计算得到总体待估参数的估计值来代替其他真实值的过程,叫做()
在总体的分布函数或概率函数的数学表达式已知的情况下,通过对样本的实际观察取得样本数据,并在此基础上通过对样本统计量的计算得到总体待估参数的估计值来代替其真实值的过程,叫做()
当总体为未知的非正态分布时,只要样本容量n足够大(通常要求n≥30),样本均值仍会接近正态分布,其分布的期望值为总体均值,方差为总体方差的1/n。()
一批零件加工尺寸符合正态分布时,()表征分布曲线的位置参数,改变其值分布曲线将沿横坐标移动而不改变其形状;而()是表征分布曲线的形状参数,其值愈小,分布曲线愈向中间收紧,反之愈平坦。
从参数λ=0.4的指数分布中随机抽取样本量为25的一个样本,则该样本均值的标准差为( )。
当总体为未知的非正态分布时,当样本容量n足够大(通常要求n≥30)时,样本均值的期望值为()。
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