求P²无偏估计
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/08 06:15:28
first,thep.d.f.ofxisf(x)=1/θsotheE(x^2)istheintegrationofx^2*f(x)overallrealnumbers
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
做无偏估计,自然会有估计量,而估计量是一个随机变量,是可以求期望的,若其期望=你所要估计的参数,那么它就是无偏的
Anunbiasedestimatorsdoesnotmeanitisveryclosetobeestimatedparameters,itmustalsobewithgeneralparameter
n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[
题目有问题,最后一句应该是sigma^hat是总体标准差sigma的无偏估计,而不是方差sigma^2的无偏估计.
勉勉强强
由方差公式求极值点,可以证明方差在该极值点只存在极小值.就是这么证明的.
详细解答如下,点击放大:
用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出
楼上的.是"Pleasestudyhard.”
注意到所以
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;
试验次数n是已知的吧,根据EX=np=X~求出p*=X~/n(X~是样本的均值,p*是p的距法估计)再问:但是我觉得题目n是不知道的..是个英文题目再答:怎么可能不知道,n是实验次数啊,应该有统计的再
E(kx1+x2+x3)/6=(kEx1+Ex2+Ex3)/6=(k+2)u/6=uk=4
无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值.估计量的数学期望等于被估计参数,则称此为无偏估计.因此,答案是C
平均数:总数除个数标准差:根号(每个数减平均数的平方之和除以个数)
20000101X与2无无无y无无无-1相似矩阵的行列式相等,迹相等所以有-2=-2y,2+x=2+y-1所以y=1,x=0所以A的特征值为2,1,-1求P就是求特征向量略.