设总体x服从正态分无偏估计布求常数c
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/04 06:23:18
/>矩法估计思路大概就是先找出参数与期望之间的关系,然后用样本矩(样本平均数)代替期望,对参数进行估计.具体步骤如下:所以参数的估计值是样本平均数的三倍.如果还有问题再问我吧.
见图再问:你好,你的答案前面和后面我都仔细看懂了,X(n)的概率密度为什么是nX(n-1)/θ(n)?真诚期待你的答案。再答:你看看教材吧。最大次序统计量的概率密度如何求,教材上明明白白地写着啊。在独
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
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
套用公式计算,经济数学团队帮你解答.请及时评价.再问:这一步是怎么的,看不懂 谢谢了再答:
概率论我已经忘光光了……
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)
设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.
fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,
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;
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&