泊松分布未知参数值的最大似然估计值
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/06 23:08:59
λ(poisson分布参数)的意义λ表示在一定时间(单位时间)内事件发生的平均次数.例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布,并且估计出平均人数为x人,这里poisson分布的参数就是平均
依题意可以得到λ=3,;所以E(X)=D(X)=3;而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3;所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12;
这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明
要用到微积分吗?具体公式给下回答:=Σ(3^I*e^(-3)I/I!)(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!)=Σ(3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!)=Σ[
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.
泊松分布只有参数:λ------单位时间内到来的平均个数.比如说平均每小时来五辆车.则λ=5
说下λ(poisson分布参数)的意义吧λ表示在一定时间(单位时间)内事件发生的平均次数.例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布,并且估计出平均人数为x人,这里poisson分布的参数就
k表示一段时间内到达或者发生的次数,在这里就是N(t).再答:欢迎追问,若略有帮助,请点一下采纳,谢谢!再答:已通知提问者对您的回答进行评价,请稍等
E(X^2)=E(X^2-X+X)=E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)=∑(k=0→∞)k(k-1)T^ke^(-T)/k!+∑(k=0→∞)kT^ke^(-T)/k!=∑(k=2→
P(X=K)=lamda^k/k!*e^(-lamda)那么e^(-lamda)是定值P(X=K+1)/P(X=K)=lamda/K+1只要看这个比不比1大咯可以知道最大的P(X=K)在K=[lamd
概率论我已经忘光光了……
首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ)·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取
lambda
P(1),所以E(X)=1,D(X)=1,又因D(X)=E(X²)-E²(X),所以E(X²)=D(X)+E²(X)=2
由泊松分布的概率公式:得:P(X = 0)= (λ^0)*(e^(-λ));由于P(X = 0) = P( X 
设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=k)/P(X=k-1)=[λ
π(a)π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k,Y=m
利用概率密度积分为1的性质求出a.经济数学团队帮你解答.请及时评价.谢谢!