泊松分布的矩估计量和最大似然估计量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/04 18:50:18
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
一个是数值,一个是数量
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.
矩估计E(x)=(x1+x2+...+xn)/n=BD(x)=E(x^2)-[E(x)]^2=A则矩估计为:=(x1+x2+...+xn)/n=(x1^2+x2^2+...+xn^2)/n-(x1+x
词汇(英文):Ordinaryleastsquares(OLS)释义(中文):最小二乘法说明(中文):是指一种最小化回归模型残差平方和的估计方法.
概率论我已经忘光光了……
以X^2分布为例子吧x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...是新的统计量!而t分布,F分布
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
用公式计算即可,经济数学团队帮你解答.请及时评价.
P(X=xi)=C(m,xi)*p^xi*(1-p)^(m-xi)所以极大似然函数:L(x1,x2……xn,p)=C(m,x1)*C(m,x2)……*C(m,xn)*p^(∑xi)*(1-p)^(mn
大学上概率论课,我就很纳闷:这1%的概率和99%的概率有区别吗?打一个比方:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,
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
Xbar=E(X)=λ+2-2θ-2λ=2-2θ-λ(X^2)bar=E(X^2)=λ+4-4θ-4λ=4-4θ-3λ2-2θ-λ=Xbar4-4θ-3λ=(X^2)bar矩估计λ=2Xbar-(X^
不用区分.你写缩写.该什么场合阅卷的是可以自己判断的.嘿嘿.你全写成MLE=...