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第一章 多元正态分布的参数估计
一、填空题
1.设X 、Y 为两个随机向量，对一切的u 、v ，有 ，则称X 与Y 相互独立。

2.多元分析处理的数据一般都属于 数据。

3．多元正态向量()'=p X X X ,,1 的协方差阵∑是 ，则X 的各分量是相互独立的随机变量。

4．一个p 元函数()p x x x f ,,,21 能作为p R 中某个随机向量的密度函数的主要条件是 和 。

5．若p 个随机变量1X ，2X ， ，p X 的联合分布等于 ，则称1X ，2X ， ，p X 是相互独立的。

6.多元正态分布的任何边缘分布为 。

7.若()∑,~μp N X ，A 为p s ⨯阶常数阵，d 为s 维常数向量，则~d AX + 。

8.多元正态向量X 的任何一个分量子集的分布称为X 的 。

9.多元样本中，不同样品的观测值之间一定是 。

10.多元正态总体均值向量和协差阵的极大似然估计量分别是 。

11.多元正态总体均值向量μ和协差阵∑的估计量X 、
S n 1
1-具有 、 和 。

12．设X 和S 分别是多元正态总体()∑,μp N 的样本均值向量和离差阵，则 ~X ，X 和S 。

13.若()()∑,~μαp N X ，n ,,2,1 =α且相互独立，则样本离差阵
()()()()∑='--=n X X X X S 1~ααα 。

14．若()∑,~i p i n W S ，k i ,,1 =，且相互独立，则~21k S S S S +++= 。

二、判断题
1.多元分布函数()x F 是单调不减函数，而且是右连续的。

2.设X 是p 维随机向量，则X 服从多元正态分布的充要条件是：它的任何组合()p R X ∈'αα都是一元正态分布。

3.μ是一个P 维的均值向量，当A 、B 为常数矩阵时，具有如下性质：
（1）E （AX ）=AE （X ） （2）E （AXB ）=AE （X ）B 4．若P 个随机变量X 1，…X P 的联合分布等于各自边缘分布的乘积，则称X 1，… X P 是相互独立的。

5．一般情况下，对任何随机向量()'=X X X p ,,1 ，协差阵∑是对称阵，也
是正定阵。

6．多元正态向量()'=X X X p
,,1 的任意线性变换仍然服从多元正态分布。

7．多元正态分布的任何边缘分布为正态分布，反之一样。

8．多元样本中，不同样品之间的观测值一定是相互独立的。

9．多元正态总体参数均值μ的估计量X 具有无偏性、有效性和一致性。

10．
S n 1是∑的无偏估计。

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11.Wishart 分布是2
χ分布在p 维正态情况下的推广。

12．若()()∑,~μαp N X ，n ,,1 =α，且相互独立，则样本离差阵()()()()()∑-'--=∑=,1~1n W X X X X S n
p ααα
13．若()∑,~n W X p ，C 为奇异矩阵，则()c c n W C CX p '∑',~
三、简答题
1.多元正态分布有哪些基本性质?
2.均值向量和协差阵的最大似然估计量有哪些优良性质?
3.维希特分布有哪些基本性质?
4.试述多元联合分布和边缘分布之间在关系。

四、证明题
1.样本均值向量和离差阵也可以用样本资料X 直接表示如下： n X n X 11'=，X n I X S n n n ⎪⎭
⎫ ⎝⎛'-'=111 其中：()'=1,,1,11 n ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1001 I 试分别给以证明。

五、计算题
1.已知随机向量()'
=21,X X X 的联合分布密度函数为 ()()()()()()()[]
()()2221212122,c b a b c x a x c x a b a x c d x x f -------+--=
其中,b x a ≤≤1,d x c ≤≤2.求:
(1)随机变量1X 和2X 各自的边缘密度函数、均值与方差;
(2)随机变量1X 和2X 的协方差和相关系数;
(3)判断1X 和2X 是否相互独立。