我想写下这个等式:
制作了以下代码:
\begin{equation*}
\hat{V}(\hat{\beta}_1)= \frac{\displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \hat{u}_i^2}}{\left( \displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2\right)^2 }} \xrightarrow[P]{\text{\textlatin{White se}}} V(\hat{\beta}_1)= \frac{\displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \sigma_i^2}}{\left( \displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2\right)^2 }}
\end{equation*}
它告诉我
!缺少 } 插入。}
但我找不到}缺失的地方。
答案1
\displaystyle
是声明,而不是带参数的命令。您\displaystyle{...}
打开了一个组,然后\left(
最终\right)
处于不同的分组级别,这是不允许的。
应该是{\displaystyle ...}
用来限制范围的。但是,分数的分子和分母充当范围分隔符,因此在这种情况下不需要额外的括号。
但是我不会使用\left
和\right
。
\documentclass{article}
\usepackage[greek]{babel} % for \textlatin
\usepackage{amsmath}
\begin{document}
\begin{equation*}
\hat{V}(\hat{\beta}_1)=
\frac
{\displaystyle\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \hat{u}_i^2}
{\displaystyle\biggl(\,\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2\biggr)^2}
\xrightarrow[P]{\text{\textlatin{White se}}}
V(\hat{\beta}_1)=
\frac
{\displaystyle\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \sigma_i^2}
{\displaystyle\biggl(\,\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2\biggr)^2}
\end{equation*}
\textlatin{Alternative}
\begin{equation*}
\hat{V}(\hat{\beta}_1)=
\frac
{\sum\limits_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \hat{u}_i^2}
{\Bigl(\,\sum\limits_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2\Bigr)^2}
\xrightarrow[P]{\text{\textlatin{White se}}}
V(\hat{\beta}_1)=
\frac
{\sum\limits_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \sigma_i^2}
{\Bigl(\,\sum\limits_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2\Bigr)^2}
\end{equation*}
\end{document}
\bigl(
请注意和的用法,它们比和\bigr)
提供的括号略低,这在求和的情况下是合适的。 是一种改进,以便开括号不会碰到下标。\left
\right
\,
我还添加了一个替代版本,其中的总和符号没有那么大。
答案2
您的\displaystyle
群组包括\right)
但不包括\left(
\begin{equation*}
\hat{V}(\hat{\beta}_1)= \frac{\displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \hat{u}_i^2}}{\left( \displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2}\right)^2 } \xrightarrow[P]{\text{\textlatin{White se}}} V(\hat{\beta}_1)= \frac{\displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \sigma_i^2}}{\left( \displaystyle{\sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2}\right)^2 }
\end{equation*}
实际上,\displaystyle
不需要争论,所以你可以摆脱一些括号:
\begin{equation*}
\hat{V}(\hat{\beta}_1)
= \frac{\displaystyle \sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \hat{u}_i^2 }
{\displaystyle \left( \sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \right)^2 }
\xrightarrow[P]{\text{\textlatin{White se}}}
V(\hat{\beta}_1)
= \frac{\displaystyle \sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \sigma_i^2 }
{ \displaystyle \left( \sum_{i=1}^{n} (x_i-\bar{x})^2 \right)^2 }
\end{equation*}