fx概率密度矩估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/10 13:19:12
fx概率密度矩估计量
一组离散的数据如何估计其概率密度

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.

设总体X的概率密度为f(x),X1,X2……Xn是来自X的样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量

L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln/dθ=n/θ

题干如下:设总体X的概率密度为f(x;μ,θ)=(1/θ)*e^(-(x-μ)/θ),试求μ,θ的矩估计量

答案不是挺清楚的么,E(X^2)就是E(x)的被积函数乘1个x,再积分就行了再问:是具体的积分过程不清楚,望告知。再答:这个写起来真的太长了。。。你可以设t=(x-μ)/θ,替换以后积分会稍微轻松一点

怎样通过数据统计来估计概率密度函数?概率密度函数可以是多变量的吗?

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

关于概率统计中 求似然估计量 中 联合密度 Πf(x) Π这个符号代表什么样的Π意义?如何运算

Π为多项的乘积符号(连乘符号)如Π(下1,上n)n=1×2×3×……×n

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:

设随机变量X具有概率密度fx(X) 求Y=x的平方的概率密度

大学概率知识两题一样的!还好我刚学完~相互独立,均匀分布,则概率密度都是1/(b-a),概率分布函数就是把概率密度从a积分到x,F(x)=(x-a)/(b-a)(1)Z1=max(X,Y)的分布函数=

概率密度函数为分段函数时参数的的极大似然估计量怎么求?

这个问题其实很简单按照公式积分就好了

概率密度函数参数如何估计

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

概率矩估计的一个小计算

^θ只是一个θ的一个记号而已,你解的时候就当θ解均值=θ/θ-1均值*θ-均值-θ=0θ=均值/均值-1所以^θ=均值/均值-1

关于概率与统计中遇到关于求矩值估计量与极大似然估计量的一般方法

额这个问题专业的说还好才学过···钜估计是指依据格里文科定理(即总体特征数可以用样本特征数来估计)利用样本的钜来估计总体的未知系数的方法例如总体密度函数为p(x;a,b)x1,x2,```xn是一个样

设随机变量X的概率密度为fX(x),求Y=X^5的概率密度

应该先求Y的分布函数,然后再算概率密度过程如图