总体方差的矩估计量-搜答案-拍题作业网

L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln/dθ=n/θ

因为辛钦大数定律说明样本矩以概率1收敛于总体矩,所以当样本容量很大时,这两个可以认为相等

n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[

样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当

1.区间估计是建立在无偏点估计的基础上的,要建立总体方差置信区间需要通过知道样本方差在建立.2.样本方差和总体方差通过卡方分布建立关系.3.查表找到相应置信水平的置信界限就可以了.

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：

矩估计E(x)=(x1+x2+...+xn)/n=BD(x)=E(x^2)-[E(x)]^2=A则矩估计为：=(x1+x2+...+xn)/n=(x1^2+x2^2+...+xn^2)/n-(x1+x

可以的,无偏性只是统计量的一种优良性质,另一个我们关注的优良性质是相合性,即指当样本趋向无穷时,统计量依概率收敛于真实参数.所以,样本二阶中心距虽然不是无偏估计量,但其是相合估计量,只要样本充分大,其

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(X-U)/(V/根号n)~N(0,1）和(n-1)S^2/V^2~卡方(n-1)的分布由于V^2为未知,考虑到S^2是V^

1.置信区间在置信水平相同的情况下,样本量越多,置信区间越窄.置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快,也就是说并不是样本量增加一倍,置信区间也变窄一倍（实践证明,样本量要增加4倍,置信区间才能变

用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出

矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确

无偏是从均值说的,有效是从方差说的,方差最小为有效.再问：看清问题：（一致最小方差无偏估计量）和（有效估计量）都是在无偏的前提下讨论的再答：前者表明估计量满足三个评价标准，后者在无偏下的最小方差。再问

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(由于V^2为未知,考虑到S^2是V^2的无偏估计,水平为1-a的置信区间为

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;

计的基本思想是用样本估计（总体）,用样本平均数估计总体的平均数--用样本的方差估计总体的方差

n=25,α=0.05,查t分布表得0.025的分位数为t(24)=2.0639,计算2.0639×√16/25=1.65112,所以总体均值95%的置信区间为(20-1.65112,20+1.651

总体方差和样本量没有必然的关系,主要和样本的异质性有关系.样本异质性越高,方差就越大；同质性强的话方差就小.总体方差=总体离均平方和/总体个数异质性影响的是分子,也就是每增加一个新的样本,分母肯定会增