shoeda 已知： X与Y独立同分布。 X=(X1,X2,X3……Xi……Xn)`, Y=(Y1,Y2,Y3……Yj……Ym)` Xo=[1/n]*∑Xi Yo=[1/m]*∑Yj (Sx)^2=[1/(n-1)]∑(Xi-Xo)^2 (Sy)^2=[1/(m-1)]∑(Yi-Yo)^2 写文章写郁闷了，按照公式推导了一下，得到以下结果，不知道是否正确。。 由于过程太烦琐，很难打出来，只将结果写出来了： 求： 当Z=(X1,X2,X3……Xi……Xn,Y1,Y2,Y3……Yj……Ym)`时,Zo及(Sz)^2 解得： Zo=[1/(n+m)]*∑Zk=n*Xo/(n+m)+m*Yo/(n+m) 新随机变量均值等于原来两个随机变量均值的加权平均值。 (Sz)^2={(m+n)^2*(n-1)*(Sx)^2+(m+n)^2*(m-1)*(Sy)^2-mn[(3n+m)*Xo+(3m+n)*Yo]+2mn(m+n)*Xo*Yo}/[(n+m-1)*(m+n)^2]
小木匠 [quote]引用第5楼rtist于2006-10-19 21:16发表的“”: 就是 t 检验中的公式啦，依自由度加权平均。[/quote] It's easy saying than doing. Try it ! Then you might find you are wrong.
rtist [quote]引用第7楼小木匠于2006-10-20 18:29发表的“”: It's easy saying than doing. Try it ! Then you might find you are wrong.[/quote]这个对错要看怎么理解"合并"了
rtist [quote]引用第10楼小木匠于2006-10-21 16:45发表的“”: 有几种“合并”吗？ 建议还是自己推导一下吧[/quote] 我不清楚你是建议我自己推导一下，还是建议楼主自己推导一下。 如果是建议我的话，我恐怕暂时没这个兴趣。 合并当然有不同的理解。我猜测楼主发文章需要用的合并当然是对误差的合并，所以基于我平时的咨询及分析的经验给了我自己的建议。 如果你对我的建议很反感，我也没强迫谁一定要接受。
