2020-王谱3-1
T2 可以画图解决,\(\displaystyle N=a^2\max_{0<x<a}\{|f^{'}(x)|\}\Rightarrow |f^{'}(x)|\leqslant\dfrac N{a^2}\),故 \(f(x)\) 图像夹在两直线之间,\(M\leqslant\dfrac N2\)
T7 \(F(n_1,\,n_2)\) 与 \(\dfrac1{F(n_2,\,n_1)}\) 同分布,如这里的 \(Y\) 和 \(\dfrac1Y\) 同分布
- 关于上分位数:\(F\) 分布 \(F_{1-\alpha}(n_1,\,n_2)=\dfrac1{F_\alpha(n_2,\,n_1)}\);\(t\) 分布 \(t_{1-\alpha}(n)=-t_\alpha(n),\,t^2_{\frac\alpha2}(n)=F_\alpha(1,\,n)\)
T11 奇谐函数偶次分量为 \(0\),偶谐函数奇次分量为 \(0\)
T14 \(f(x,\,y)\) 可以拆成 \(f_X(x)f_Y(y)\),说明 \(X,\,Y\) 独立
T15 这道题没说可导,最好还是积分上去罢。本题 \(f(x)\) 原函数 \(F(x)\) 用分部,化简后还需要再往上积一次
T19 第一类曲面积分有的 \(\Sigma\) 本身就是一个圆(如平面切球体),有的投影 \(D_{xy}\) 才是一个圆(如平面切柱体),注意别搞错了
T23 细节:
- 关于大小写问题:
- 最大似然函数 \(L\) 中,\(x_i\) 用小写;
- 令 \(\dfrac{\mathrm{d}\ln L(\theta)}{\mathrm{d}\theta}=0\) 得到的 \(\displaystyle\theta=\dfrac1n\sum_{i=1}^nx_i\) 中,\(x_i\) 用小写;
- 最后得出结论 \(\displaystyle\therefore\hat{\theta}=\dfrac1n\sum_{i=1}^nX_i\) 中,\(X_i\) 用大写
- 问 \(n\rightarrow\infty\) 时,\(\hat\theta\)(本题即 \(\overline{X}\))近似服从什么分布,标准步骤:
- \(\mu=EX=\theta,\,\sigma^2=DX=\theta^2\),由列维-林德伯格中心极限定理,\(\displaystyle\lim_{n\rightarrow\infty}P\left\{\dfrac{\displaystyle\sum_{i=0}^nX_i-n\mu}{\sqrt{n}\sigma}\leqslant x\right\}=\Phi(x)\)
- 即 \(\displaystyle\lim_{n\rightarrow\infty}P\left\{\dfrac{\dfrac1n\displaystyle\sum_{i=0}^nX_i-n\theta}{\sqrt{\dfrac{\theta^2}{n}}}\leqslant x\right\}=\Phi(x)\),即 \(\dfrac{\hat\theta-\theta}{\sqrt{\dfrac{\theta^2}{n}}}\) 近似服从 \(N(0,\,1)\) 分布,即 \(\hat\theta\) 近似服从 \(N(\theta,\,\dfrac{\theta^2}{n})\) 分布