设x1来自概率密度

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/16 16:30:22
设总体X的概率密度为f(x),X1,X2……Xn是来自X的样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量

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

设总体X~N(μ,σ^2),X1,X2为来自总体X的样本,则(X1,X2)的联合概率密度为f(x1,x2)=______

就是两个正态概率密度乘积经济数学团队为你解答,有不清楚请追问.请及时评价.

设(X、Y)的概率密度为

设F(x)为X的边缘概率密度,G(y)为Y的边缘概率密度由边缘概率密度计算公式:F(x)=∫f(x,y)dy积分上下限为正负无穷由联合函数的定义域知:F(x)=∫8xydy积分上下限为0,xF(x)=

设三维随机变量(X1,X2,X3)的联合概率密度函数为:

我也想给你做,不过你给的范围不清楚,没法做下去,很简单的计算,具体思路如下:再问:这是老师给的原题第一题再答:题目有点问题,应该换成证明X,Y,Z两两独立,但不相互独立。

设随机变量X具有概率密度函数,

具体的记不清楚了,没有公式编辑器也打不上,给你说一下思路.我们知道概率的期望,是用x*p,然后求和,这个是对于离散的来说如果对于连续的,应该用那一点的x乘以该点的概率值,即用x*f(x),再求和,我们

设总体x的概率密度为f(X,θ),其中θ味未知参数,且E(X)=2θ,x1,x2……xn为来自总体x的一个样本

根据无偏估计的定义,统计量的数学期望等于被估计的参数,具体到这里就是说E(c*X的平均值)=θ又由期望的性质E(c*X的平均值)=cE(X的平均值)=θ那么E(X的平均值)=θ/c又E(X的平均值)其

设X1,X2.Xn是来自均匀分布总体U(0,c)的样本,求样本的联合概率密度

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问:求具体步骤再答:这已经是

设总体x的分布函数为f(x),概率密度函数为f(x),(x1,x2…xn)是来自总体x的一个样本,x(1)和x(n)分别

X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)

设X~Exp(y).y为常数且y>0.求X分布函数,设Z=min{x1,…xn}.求Z的概率密度函数

应该要求X_n独立同分布.X服从指数分布,从而由定义知,F(x)=积分从0到x{yexp(-ys)ds}=1-exp(-yx)Z=min{x_i},从而P(Z=z,x2>=z,...xn>=z)=1-

设随机变量X的概率密度为

新年好!可用概率密度积分为1如图得出c=-1/2.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!

设随机变量的概率密度为Ae

1=∫(-∞,+∞)ae^(-|x|)dx=2a∫(0,+∞)e^(-x)dx=2aa=1/2E(x)=∫(-∞,+∞)x*1/2*e^(-|x|)dx=0E(X^2)=∫(-∞,+∞)x^2*1/2

设总体X~P(λ),则来自总体X的样本X1,X2.Xn的样本概率分布为

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

设 X1,X2,X3.Xn为来自总体 X的样本,已知总体的分布密度函数为:[f(

亲爱的同学,你的题目抄写错误或图片拍摄不清晰,老师无法清楚理解题意,请重新核实你的问题再提问,谢谢!

概率及统计高手进,设x1 x2 .x9 来自正态总体N(0,4)的简单随机样本,求系数a,b,c使

x1+x2~N(0,8)x3+x4+x5~N(0,12)x6+x7+x8+x9~N(0,16)由于x^2分布定义为标准正态分布的平方和,因此a(x1+x2),b(x3+x4+x5),c(x6+x7+x

设总体X~N(μ,16),X1,X2,...X9是来自该总体的一个样本,求样本方差介于6~14之间的概率

样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2

设X1,X2,.Xn是来自概率密度为 的总体样本,θ未知,求θ的矩估计和极大

矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(