从总体X-U(u,)求U的置信度为0.95

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/25 15:42:58
从总体X-U(u,)求U的置信度为0.95
设F为三元可微函数,u=u(x,y,z)是由方程F(u^2-x^2,u^2-y^2,u^2-z^2)=0确定的隐函数,求

F对各分量的偏导依次记为F1,F2,F3.方程对x求偏导得F1·(2u·∂u/∂x-2x)+F2·2u·∂u/∂x+F3·2u·∂u/

设f具有一阶连续偏导数,求u = f(xy,x+y)的偏导数∂u/∂x,∂u/

这是比较简单的求导了,你看一下书,在高数的下册把,多元函数求导中,我给你插图可能看不清,我也不知道怎么弄.下面那个人的解法不对,要是看不清我的插图就看看书就行了.

已知集合U=R,A={-1小于X小于1},求A在U中的补集,A在U中的补集与U的交集;A在U中的补集与U的并集

A在U中的补集为:{X/X≤-1或X≥1}A在U中的补集与U的交集为:{X/X≤-1或X≥1}A在U中的补集与U的并集为:R

二元函数u(x,y)=f(x)g(y)的充要条件是u(x,y)*u"(_xy)=u'(_x)*u'(_y)

必要性:若u=fg则u'x=f'gu'y=fg'u"xy=f'g'所以uu"xy=fg*f'g'=fg'*f'g=u'x*u'y必要性成立充分性:若uu"xy=u'x*u'yuu"xy-u'x*u'y

z=f(u,v)=u^2-v^2,u=x+y,v=xy.求z对x的偏导.

z=f(x,u),u=xy,求z对x的二阶偏导数∂z/∂x=∂f/∂x+(∂f/∂u)(∂u/∂x)=&

一题简单高数题设f(x)=x2,u(x)=ex求复合函数f[u(x)],u[f(x)],f[f(x)]的表达式.x2:x

/>f[u(x)]=u²(x)=e^2x(e的2x次方)u[f(x)]=e^f(x)=e^x²(e的x²次方)f[f(x)]=f²(x)=x⁴

u''-ux=sinx,u(0)=u(1)=0,求MATLAB求解的程序

clearallclc>>a=dsolve('D2y=sinx+yx','y(0)=0')a=1/2*(sinx+yx)*t^2+C1*t>>b=dsolve('D2y=sinx+yx','y(1)=

已知总体Y服从正态分布N(u,1),且Y=lnX,求X的期望E(X)

E(X)=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

U

你这是要分开看还是连起来看?整体:有个RUI安卓桌面,比较小众吧,还不错,简单实用;分开:R-电阻,U-电压,I-电流,关系式:R=U/I

复合函数的求导公式y'x=y'u乘u'x是从哪里来的?

举个例子.y=(3x-1)^2,这就是个复合函数.u就是把3x-1看成整体,然后变成y=u^2,先求导得y'=2u,然后因为是复合函数,还要对u求导,因为u=3x-1,所以u'=3,所以最后得到y'=

U,

you,bitch.强烈的骂人话:你,母狗

求音乐:i loue u,iwant u,i need u

是徐良的《321对不起》还是城市猎人的AppleMango唱的再问:城市猎人

求u'''的电压

答案是-8/3v么?再问:对的求过程QAQ再答:40Ω和10Ω电阻并联等于8Ω,再与左侧8Ω电阻串联接于电源两端。串联电路分电压,都是8Ω,所以是总电压的一半,而总的电压是16/3v,而图中所标的电压

(x^2-u)f(u)du从0积到x^2 的导数 怎么求?

再问:再答:再答:这实际是变限积分求导再答:多看看书,我只是把原理告诉你,以后记住直接应用

概率论:设总体X~N(u,σ^2),抽取容量为20的样本x1,x2…,x20.求:

再问:啊在书上看到了概念不好意思==三克油么么哒ww

设从总体X~N(u,o^2)中抽取容量为18的样本,u,o^2未知,求P(S^2/o^2

s^2是修正样本方差,那么17*s^2/σ^2符合卡方(17)分布,p(s^2/a^217*1.2052)=1-p(17*s^2/σ^2>20.4884),查表,=1-X^2(17),上分位点α=0.

设X1,X2,…Xn为总体X~U[a,b]的样本,试求:X(1)的密度函数;X(n)的密度函数.

已知是均匀分布,立刻能写出每一个Xi的密度函数都是f(x)=1/(b-a)a<Xi<b那么它们的分布函数也能写出:当Xi<a时,F(x)=0当a<Xi<b时,F(x)=∫f(t)dt=(x-a)/(b

求未知参数的矩估计 设总体x的概率密度如下,θ,u是未知参数,跪求步骤

数学期望你会算吧.三道大题计算量太大了.我说一下怎么做算了.一阶矩估计就是求数学期望.,一个参数时求一下期望就能得到了.最后的那个期望改写成x拔,那个x拔=一个含预估参数的表达式,反过来用x拔表达参数