则未知参数的矩估计值,极大似然估计值

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/07 16:00:32
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

设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为?

X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.

关于“极大似然估计值”和“大数定理”

大数定律有3个,指的是样本很大时的趋势,只具有统计学意义.常用的是伯努力大数定律,也就是你说的那个.数学书中总是给明了一件事发生的确切概率,但实际中我们并不能知道它,比如你怎么知道硬币正面的概率就是0

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;

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

设总体X的密度函数为 ,现已知样本均值为 ,求参数θ的矩法估计值 .

u=∫x/(θ-5)dx=x^2/2(θ-5)│(5~θ)=(θ+5)/2而μ‘=x’故(θ‘+5)/2=12得到θ’=19

概率统计.求参数 的矩估计和极大似然估计 如图:详解.

矩估计法EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)极大似然法L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θLn(L(x,θ))=nLn(θ+

设X服从参数为λ的泊松分布,试求参数λ的矩估计与极大似然估计

所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以:既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方.极大似然估计

抽样误差是 多选1.抽样估计值与总体未知参数之差2.抽样估计值与总体未知的总体特征值之差3.登记性误差4.系统性误差5.

应该选2、5抽样误差是指样本指标值与被推断的总体指标值之差.抽样误差:指由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差.统计误差的来源:一类:登记性误差;二类:代表性误差(A、系统性误差;B、偶然

求未知参数的矩估计 设总体x的概率密度如下,θ,u是未知参数,跪求步骤

数学期望你会算吧.三道大题计算量太大了.我说一下怎么做算了.一阶矩估计就是求数学期望.,一个参数时求一下期望就能得到了.最后的那个期望改写成x拔,那个x拔=一个含预估参数的表达式,反过来用x拔表达参数