当前位置 > 已知x1x2…xn是来自总体x的样本x服从矩估计量已知x1x2…xn是来自总体x的样本x服从矩估计量对吗

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  设总体 X服从B(m,p)x1,x2,x3,x4....xn是来自总体X的样本,则未知参数p的...

  (X1,X2,X3,X4,X5,X6)为来自总体X的简单随机样本,所以:(X1+X1+X3)~daoN(0,3)(X4+X5+X6)~N(0,3)而1/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1/√3(X4+X5... 极大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其它小概率的样本,所以干脆就把这个...

  2024-08-21 网络 更多内容 959 ℃ 542
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  设x1,x2,…,xn是取自总体x的一个简单样本,则ex2的矩估计?

  (1)总体X期望为:E(X)=∫+∞0xλe-λxdx=1λ用样本矩代替总体矩,即EX=.X,得λ的矩估计量为:̂λ=1.X。(2)似然函数为:L(λ)=λne-λni=1xi则lnL(λ)=nlnλ-λni-1xi令ddλlnL(λ)=nλ-ni=1xi=0解得λ的极大似然估计值为:̂λ=nni=1xi=1.x即极大似然估计量为:̂λ=nni=1Xi=1.X。 扩展资...

  2024-08-21 网络 更多内容 944 ℃ 262
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  设总体X服从参数λ的泊松分布,X1,X2,…,Xn是总体X的样本,是求λ的...

  (X表示均值)。因为总体X服从泊松分布,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ上... 已知元件使用了t小时,它总共使用至少s+t小时的条件概率,与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。求极大似然函数估计值的一般步...

  2024-08-21 网络 更多内容 339 ℃ 950
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  设总体X服从参数λ的泊松分布,X1,X2,…,Xn是总体X的样本,是求λ的...

  (X-表示均值)。因为总体X服从泊松分布,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ... 已知元件使用了t小时,它总共使用至少s+t小时的条件概率,与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。求极大似然函数估计值的一般步...

  2024-08-21 网络 更多内容 763 ℃ 322
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  设X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,试分别求总体未知参数的矩估计量...

  2024-08-21 网络 更多内容 590 ℃ 984
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  设x服从参数为λ(λ>0)的泊松分布(x1,x2,…xn)为总体的一个样本,求...

  因为总体X服从泊松分布,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ上面一个尖号=X... 已知元件使用了t小时,它总共使用至少s+t小时的条件概率,与从开始使用时吵李算起它使用至少s小时的概率相等。扩展资料:升厅迟用样本矩作...

  2024-08-21 网络 更多内容 180 ℃ 58
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  设x1,x2,…,xn是取自总体x的一个简单样本,则ex2的矩估计?

  (1)总体X期望为:E(X)=∫+∞0xλeλxdx=1λ用样本矩代替总体矩,即EX=.X,得λ的矩估计量为:̂λ=1.X。(2)似然函数为:L(λ)=λneλni=1xi则lnL(λ)=nlnλλni1xi令ddλlnL(λ)=nλni=1xi=0解得λ的极大似然估计值为:̂λ=nni=1xi=1.x即极大似然估计量为:̂λ=nni=1Xi=...

  2024-08-21 网络 更多内容 520 ℃ 523
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  设(X1,X2。。Xn)是来自总体的一个简单随机样本,则E(X^2)的矩估计?

  X1,X2,Xn来自总体为N(0,σ^2)=>∑xi~N(0,nσ^2)=>∑xi/√(nσ^2)~N(0,1)=>[∑xi/√(nσ^2)]^2~x^2(1)=> C=nσ^2已知E(X),令E(X) = 样本均值/样本均量,求出矩估计值。利用样本矩来估计总体中相应的参数zhidao。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂...

  2024-08-21 网络 更多内容 504 ℃ 585
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  3.设X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,试分别求总体未知参数的矩估计量...

  矩估计 E(x)=∫(∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ) X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ) θ=x'/(1x') ,其中Σxi/n 最大似然估计 f(xi.θ)=θ^n x1^(θ1) x2^(θ1).xn^(θ1) lnL(θ)=nlnθ+(θ1)ln(x1x2.xn) [lnL(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0 θ=n/ln(x1x2.xn) 最大似然估计为 θ=n/ln(x1x2.xn)

  2024-08-21 网络 更多内容 772 ℃ 805
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  设总体X服从二项分布B(n,p),n已知,(X1,X2,…,Xn)是来自X的样本,则p2...

  2024-08-21 网络 更多内容 268 ℃ 936