设X1.X2....Xn为取自总体X~E(),求最大似然估计量-搜答案-智慧作业帮

limxn/(x1+x2+…xn)=0因为xn是一个有限的正实数,而(x1+x2+…xn)趋近于无穷,所以xn/(x1+x2+…xn)趋近于0.再问：不一定趋于无穷哦，比如1/2^n再答：是我没有考虑

当f（x）》g（x）即2x-3》-3x+4,x》7/5时,Fx=2x-3,当x《7/5时,Fx=-3x+4.

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/

在矩阵加法和数乘运算之下可以构成向量空间.由于V1是R^n的子集,而且若x和y是V1中的两个元素,则容易得到,对数k有kx和x+y也是V1的元素.从而由子空间判别定理可知V1是R^n的子空间,因此是向

必要不充分必要性：∵三角形ABC为等边三角形max{a/b,b/c,c/a}=min{a/b,b/c,c/a}=1∴I=1不充分充：存在不为等边三角形的三角形ABC,其中a=3,b=2,c=2使得l=

EX（X上面一横杠）=E[（X1+X2+……+Xn）/n]=1/n[E（X1)+E(X2)+……+E(Xn）]=1/n(U+U+……+U)=U1516

因为f(x)=min{1+sinwx,1-sinwx},所以当sinwx>0时,f(x)=1-sinwx,当sinwx再问：还是不懂，能再具体一点吗？画个图一步一步分析。因为f(x)=min{1+si

x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln（n个泊松概率函数求积）,之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问：过程！！结果我知道

P[Z>t]=P[X1>t,...,Xn>t]=P[X1>t]^n,得知Z亦为参数为n的指数分步,所以期望是1/n,方差是1/n^2.做数学题最大的乐趣是想题,考试的时候没有人给你问.

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1+…+Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的分布列验证.

和高手讨论了一下,这办法不是我想的.(x1/(1+x1^2)+x2/(1+x1^2+x2^2)+...+xn/(1+x1^2+x2^2+...+xn^2))^2

对任意i,显然都有E(Xi)=θ/2,故E(θ1)=2E(X0)=2/n∑E(Xi)=2*θ/2=θ令t=X(n)为次序统计量,根据次序统计量的密度公式,其密度为g(t)=nF(t)^(n-1)p(t

最直接的就是用Cauchy不等式得:(x2+x3+...+xn+x1)(x1^2/x2+x2^2/x3+...+x(n-1)^2/xn+xn^2/x1)≥(x1+x2+...+x(n-1)+xn)^2

x1,x2,...,xn为实数|x1+x2+...+xn|=|x1+(x2+.+xn)|

根据方差的意义知，方差为0，则没有波动，故有：x1=x2=…=xn．故填x1=x2=…=xn．

接管时填数字还是表达式?

你这个分布不是指数分布,是几何分布EX=1/p即p=1/EX所以X一把是对EX的矩估计p_hat=1/X一把

(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的