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分かりやすいご説明ありがとうございます。一点質問がございます。μ2の一致推定量の判断にチェビシェフの不等式を使用されており、確かに一致推定量の条件式からチェビシェフの不等式が使えそう、というのは理解したのですが、μ1の一致推定量の判断に用いたように標準化をして考えることはできないのでしょうか。μ1の際に標準化して、とりあえず有意水準5%を用いて、一致性を判断されていらっしゃいましたが、同様にμ2も標準化して、(どの有意水準でもいいと思いますが)検定しようとすると、n-2が分母に来て、分子にμ2-μがくるので、nが無限大になれば、結果μ2＝μが成り立ち、結果一致性の要件も満たされるような気がしています。このような考え方は成り立つのか、教えて頂ければ幸いです。
9:40付近で言われていることについての質問なのですが
なぜΣがn-2となるのかが理解できないので教えていただけないでしょうか？
初歩的な質問ですみません。
4:00ごろでE[X1]とE[Xn]の期待値がμになっていますが、なぜですか？
確率変数の期待値とはそういうものなのですか？
とても参考になってます。ありがとうございます。
ご質問なのですが、
μ2にだけチェビシェフの方程式を使って判断するのはなぜでしょうか。
μとμ2で、 チェビシェフの方程式を使うか使わないかの使い分けはどのようにしたらよいでしょうか。