总体为的均匀分布的据估计和极大似然估计

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/12 03:44:25
总体为的均匀分布的据估计和极大似然估计
问一个概率论里的题目“已知总体X服从均匀分布[0,θ],求矩法估计和极大似然估计,如果是有偏,请改为无偏”两个估计都会求

见图再问:你好,你的答案前面和后面我都仔细看懂了,X(n)的概率密度为什么是nX(n-1)/θ(n)?真诚期待你的答案。再答:你看看教材吧。最大次序统计量的概率密度如何求,教材上明明白白地写着啊。在独

matlab 均匀分布的随机数

a=2*pi*rand%rand产生0-1的double,*2*pi后最大为2×pi

设总体为指数分布,已知概率密度函数求参数的矩估计和极大似然估计的解题步骤

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

极大似然法和矩估计的体会

极大似然估计法就是是L值最大,中间可用求导或取对数来判断.矩估计就是用样本的同阶矩来估计总体的同阶矩,可以是中心同阶矩也可以是原点同阶矩.通常用X的平均值和B2.不理解的话可以继续问.

设总体X的概率密度为,求极大似然估计量

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X1,X2.Xn是来自均匀分布总体U(0,c)的样本,求样本的联合概率密度

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问:求具体步骤再答:这已经是

设X1,X2,...Xn为来自正态总体X~N(μ,σ^2)的一个样本,μ已知,求σ^2的极大似然估计.

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

如何定义调查的目标总体和抽样总体

目标总体,是指所要研究对象的全体,或者是希望从中获取信息的总体,它由研究对象中所有性质相同的个体所组成,组成总体的各个个体称作总体单元或单位.抽样总体是指从中抽取样本的总体.抽样总体的具体表现是抽样框

求Ө的极大似然估计,设总体X的概率密度为f(x

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

一道概率论题目设总体X服从(0,θ)上的均匀分布,从X中抽取容量为1的样本X1,则θ的无偏估计量是()A.U=X1,B.

注意EX1=EX=(0+θ)/2=θ/2(均匀分布的数字特征),所以有E(2X1)=θ,故选B

为何样本方差和总体方差的算法不一样,总体方差的自由度为总体个数n,而样本方差的自由度则是抽取的样本个

简单地可以这样理解,样本有n个,但是你求方差时用到样本均值x0=1/nΣxi,这个实际上是这n个样本的线性组合,所以算样本离差(注意是离差)时Σ(xi-x0)^2.均值会使得这n个独立变量消去了一个自

181.设总体 的密度函数为 其中 为未知参数.为总体的一个样本,求参数 的极大似然估计量.

极大似然估计的方法:1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi密度函数的连乘.每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同.2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,

设总体X服从区间(-1,1)上均匀分布,X1,X2,……Xn来自总体X的样本,求样本均值的数学期望和方差

设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即f(x,λ)=λexp(-λx)求X(1)和X(n)_百度知道设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分

设总体x服从二项分布B(N,P),其中N已知,试求参数p的矩估计量和极大似然估计量

E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计:总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计:^p=_X/N;

设总体X服从区间(a,b)上的均匀分布,X1,X2,······Xn是来自总体X的一个样本,则样本均值的方差为

DX拔=DX/n=(b-a)^2/12n再问:为什么分母有一个n呢再答:DX拔=DX/n样本均值的期望=总体的期望样本均值的方差=n分之总体方差

设X1,X2,.Xn是来自概率密度为 的总体样本,θ未知,求θ的矩估计和极大

矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(