设x1x2xn是样本,求联合密度函数

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/24 13:19:41
设x1x2xn是样本,求联合密度函数
概率论与数理统计问题,求联合分布函数与求联合分布是一样的么?

不一样,联合分布可以是联合分布函数,也可以是联合概率密度函数(连续情形)或联合概率分布律(离散情形).

设X1,X2...,Xn是取自总体X~E(X)的一个样本,求样本X1,X2...Xn的联合概率密度;求总体参数λ的矩估计

首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/

设X1,X2,……Xn是总体X的样本,总体方差存在,X拔是样本均值,求X1与X拔的相关系数

给你点提示,你就能做出来了,D(X1+X拔)=D(X1)+D(X拔)+2Cov(X1,X拔)式中,D(X1+X拔)=D[(1+1/n)X1+1/n(X2+X3+……Xn)]=(1+1/n)^2D(X1

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

容量分别是n1,n2.组成一个联合样本n1+n2,组合样本的方差是?

组合样本的方差是S1^2+S2^2Thisproblemisnotassimpleastheanswersuggestshere.Whencombiningmrandomvariables:n1,n2

求联合概率密度设区域D是直线y=x,x=1及x轴所围成,二维随机变量(x,y)在区域D上服从均匀分布,则(x,y)的联合

求出区域面积s=1/2...然后用1去除得:f(x,y)=2(当(x,y)属于D),f(x,y)=0(当(x,y)不属于D).

设总体X~EXP(q) (x1,x2,...,xn)是来自X的样本,s2表示样本方差,求E(s2)

E(s^2)=[σ^2/[(n-1)]*E[(n-1)*S^2/σ^2]=[(n-1)*σ^2/(n-1)]=σ^2你这个题发出来确实很独特,我还要先把他解码一下,才能帮你解答.

设总体X服从正态N(μ,σ²),x1,x2,xn为其总体的样本,求该样本的联合概率密度

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

设X1,X2……Xn是总体X的一个样本,如果总体的数学期望和方差都存在,即E(X)=μ,求

1、E(X')=u,D(X')=σ2/n,E(S2)=DX,2、最大似然估计:a=-1-n/(lnx1+lnx2+...+lnn)矩估计:a=(1-2X')/(X'-1)X'代表X-好多符号显示不了,

设X服从0-1分布,X1,X2.XN是来自X的一个样本,试求参数P的极大似然估计值

P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x

设二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为.求概率等.

1)P(xy<1)很简单,就是对下图阴影的面积求二重积分∫(1/2~2)∫(1/2~1/y)1/(4x²y³)dxdy= ∫(1/2~2)1/(4(1/2)y

设总体X服从自由度为m的伽方分布,(X1,X2...Xn)是其中一个样本,求样本均值的密度函数

1.由伽方分布的性质有:\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY(t).\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ(z)=P{Z<=z}=P{Y&

设总体X~N(μ,16),X1,X2,...X9是来自该总体的一个样本,求样本方差介于6~14之间的概率

样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2

设X1 X2…… Xn是来自总体的一个样本 求样本均值 样本方差

均值=(X1+X2+.+Xn)/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n

请问数理统计高手:X1,X2,X3,X4是来自于总体X的样本,试求下列情况下的(X1,X2,X3,X4)的联合概率分布,

1P(入)fx(x)=(入^x)e^(入)/x!f(x1,x2,x3,x4)=入^(x1+x2+x3+x4)*e^(4入)/(x1!x2!x3!x4!)2fx(x)=1/θf(x1,x2,x3,x4)

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^(