?题目已知总体X服从参数为λ的指数分布,设X1,X2,X3-...,-搜答案-拍题作业网

E(5X-1)=5EX-1=9->EX=λ=2期望的基本性质,和泊松分布的期望公式而已.

详细过程点下图查看

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的概率密度函数：fX(x)={e^-x,x>0{0,x0时,有FY(y)=P{X^2≤y}=P{-√y≤x≤√y}=∫(-√y→√y)fX(x)dxfY(y)=d[FY(y)]/dy=d[∫(-√y

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3

Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服

概率论我已经忘光光了……

该样本遵从二项分布,则可先写出其分布律,然后将n个这样分布律联乘,之后这个连乘的函数取对数,再对取完对数后得到的函数对变量p求导,并令其等于零,得到的p就是其最大似然估计量,如果取完对数后得到的函数对

样本均值的方差等于总体方差除样本数20.总体方差=参数10

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

大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i

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

因为$X\simP(2)$,所以,$\E{X}=2$,$\Var{X}=2$.所以$\E{X^2}=\Var{X}+\E{X}^2=2+2^2=6$,建议好好看看书上的随机变量数字特征这一章,因为$\

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;

E(X)=λ/2含有未知参数

?题目 已知总体X服从参数为λ的指数分布,设X1,X2,X3-...,