已知概率密度求矩估估计-搜答案-搜搜做题作业网

有很多办法可以用.最简单的是histogram,就是直方图方法：每个数据点代表一个单位长方体,对每个数据点进行统计求和即可.这是KDE(kernelDensityestimation)方法的一个特例.

第一题：由二维随机分布的归一性的A=2,F(X,Y)的函数求法是,对二维随机分布的密度函数积分,积分区域为（－∞,X）和（－∞,Y）,结果见图片第二题：求法和第一题相同,答案如下：A=1/π概率为：1

回答：问题的关键是,当0≤x

∫f(x)dx=∫(kx+1)dx=0.5kx^2+x=1代入上下限2,0,0.5k*2^2+x=1得k=-0.5P(1.5

这个是怎么来的,请给出详细解答过程不是说f(x)为分段函数时,F(x)也为分段函数,而且具有相同的分段点吗?补充：像x

X的边缘密度函数fX（x）=积分（负无穷,正无穷）f（x,y）dy=积分（负无穷,正无穷）1/6dy=积分（0,2）1/6dy=1/3Y的边缘密度函数fY（y）=积分（负无穷,正无穷）f（x,y）dx

通过数据统计来估计概率密度函数f(x,y)首先得已知f(x)或f(y)f(x)或f(y)也就是年龄、心血管堵塞程度与心脏病之间的关系这个关系可以是一个表格可以是一个曲线不管是什么你都要把它变成函数f(

设X~EXP(入)E(X)=1/入^入=1/(xbar)L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n)入e^(-入xi)两边取对数,并使ln(L)=ll(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导l

套用公式计算,经济数学团队帮你解答.请及时评价.再问：这一步是怎么的，看不懂　　谢谢了再答：

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

∫(0-->1)(Ax+1/2)dx=1,A=1F(x)=∫(0-->x)(x+1/2)dx=x^2/2+x/2P(│x│1/2)(x+1/2)dx=(1/2)(1/2-(-1/2))=1/2

设随机变量X,Y相互独立,他们的联合概率密度为：f(x,y)=3/2e^-3x,x0,0<=y<=2,f(x,y)=0,其他求：1、边缘概率密度fx(x),fy(y)；2、Z=max(X,

fX(x)=∫【-∞,+∞】f(x,y)dy=∫【-∞,+∞】2/[π^2(1+x^2)(1+4y^2)]dy=1/[π^2(1+x^2)]*∫【-∞,+∞】1/(1+4y^2)d(2y)=1/[π^

再问：�

我个人认为,概率密度的极大似然估计（包括矩估计）,想估计一个值,这个值完全不知道.但毕竟是题目,我们总不能随便写个值吧!对那道题来说,期望值或许是我们唯一已知的值,所以用期望值来表达吧!电影是导演安排

这类问题属于参数估计,是已知变量的分布,不知其参数的情况,不同于非参数估计.最常用一般的方法是矩估计和极大似然估计,前者就是用样本的各阶矩去估计总体的各阶矩,后者是简单随机样本的情况下每个样本的概率密

对的.已知X和Y的联合密度为f(x,y)要求X的边缘密度,只要对f(x,y)积分,积分变量为y,积分区间是(-无穷,+无穷)要求Y的边缘密度,只要对f(x,y)积分,积分变量为x,积分区间是(-无穷,