作业帮设总体x服从分布π(λ),试求λ的矩估计和极太似然估计
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/09/29 21:16:06
x一~（10,3²/6）P(x一>11)=P((x一-10)/根号下1.5>(11-10)/根号下1.5)=1-标准正太(1/根号下1.5)计算查表得出结果
这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1
答： 设X,Y相互独立,且服从同分布X～U(-2,2),Y～U(-2,2), 则X,Y的概率密度为(y只需换成x) f(x): ①:1/4,-2<x<
xi独立同分布F1x=MAX(x1,x2,.)=（f(x,λ)）^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了,但是要注意指数分布当x《0时f=0
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.
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
φ(x)=[1/(根号2π)]e^[-(x^2)/2]故:f(x,y)=φ(x)*φ(y)=[1/(2π)]e^[-(x^2+y^2)/2].故:E((X^2+Y^2)^(1/2))=∫∫[(x^2+
根号(2*pi)积分可以化成极坐标做.
/>1）X在(0,2)上均匀分布,所以X的密度函数是：通过积分可以求出X的分布函数：2）可以利用密度函数求出这个概率,也可以利用分布函数,以下为步骤,结果是0.5：3）我们可以把Y写成X的函数,Y=g
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
求证什么?看不懂你的意思 你把题目打清楚点,我看看 就算这个统计量的方差是否是λ这里有
设总体X服从（0-1）分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)
设u=x+y,v=x/(x+y),算u,v的联合分布之后再求边际分布.
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
1.由伽方分布的性质有：\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY（t）.\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ（z）=P{Z<=z}=P{Y&
(a-5)/2=1.29a-5=2.58a=7.58-