设总体x服从区间 a,b上的均匀分布求最大似然估计-搜答案-智慧作业帮

(1)由已知,f(x)=1,(0

这种涉及均匀分布的问题画图来解决是比较方便的首先,(x,y)服从二维均匀分布,密度函数是面积的倒数,即1/a^2P{Z

F(X)=（X-a）/（b-a）f(X)=F'(X)=1/（b-a）E(X)=∫xf(x)dx=∫x/(b-a)dx=x^2/2|(a,b)/(b-a)=(b^2-a^2)/2(b-a)=(a+b)/

用分布函数法X服从（0,1）区间上的均匀分布f(x)=1,0

测量值x在区间[a,b]上服从均匀分布圆面积S的数学期望ES=π[Ex/2]^2=π[(a+b)/4]^2=π(a+b)^2/16再问：r的期望Er=（a+b）/4是不？再答：恩，就是这样

X服从均匀分布,即X~U(a,b),则E(X)=(a+b)/2,D(X)=(b-a)²/12证明如下：设连续型随机变量X~U(a,b)那么其分布函数F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤

密度函数：f(x)=1/(b-a)[a,b]f(x)=0其它x数学期望Ex=∫(a,b)x/(b-a)dx=0.5/(b-a)（b^2－a^2)=(a+b)/2Ex=(a+b)/2方差Dx=∫(a,b

EX=3DX=3EY=5DY=2.5EZ=-7DZ=13

/>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

X：服从（0,1）均匀分布x~U（0，1）Y：X到a的距离。就是说Y~U（0,a）a>0.5或Y~U（0,1-a）a

f(x)=1/(b-a);a

由已知,f(x)=1/2,(-1再问：x��ȡֵ��ΧΪʲô�ǣ�-1,1��[-1,1]?��y��ȡֵ��ΧΪʲô��[-1,3)��ȡ��ô��再答：��Щ��ϸ��⣬�

注意EX1=EX=（0+θ）/2=θ/2（均匀分布的数字特征）,所以有E（2X1）=θ,故选B

f(x)=1/(b-a)P{X(2a+b)/3)f(x)dx=1/3

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望.这是概念.随机变量X是指离散型的,设X的可能值有N个,则E(X)=求和（Xn/N）=求和（Xn）/N

设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即f(x,λ)=λexp(-λx)求X(1)和X(n)_百度知道设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分

缺货概率为P{X>Y}=∫∫{X>Y}fXY(x,y)dxdy因为X,Y独立所以fXY(x,y)=fX(x)fY(y)=(1/a)(1/a)=1/a^2因为只需考虑x>y所以P{X>Y}=∫∫(1/a

DX拔=DX/n=(b-a)^2/12n再问：为什么分母有一个n呢再答：DX拔=DX/n样本均值的期望=总体的期望样本均值的方差=n分之总体方差

设总体x服从区间 a,b上的均匀分布 求最大似然估计