求未知参数矩估计量和估计值

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/01 05:19:21
设总体为指数分布,已知概率密度函数求参数的矩估计和极大似然估计的解题步骤

设X~EXP(入)E(X)=1/入^入=1/(xbar)L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n)入e^(-入xi)两边取对数,并使ln(L)=ll(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导l

设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为?

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.

求方差和期望的各类估计量

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

181.设总体 的密度函数为 其中 为未知参数.为总体的一个样本,求参数 的极大似然估计量.

极大似然估计的方法:1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi密度函数的连乘.每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同.2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,

设总体x服从二项分布B(N,P),其中N已知,试求参数p的矩估计量和极大似然估计量

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;

概率论题目求解矩估计量和极大似然估计量

用公式计算即可,经济数学团队帮你解答.请及时评价.

设总体X的密度函数为 ,现已知样本均值为 ,求参数θ的矩法估计值 .

u=∫x/(θ-5)dx=x^2/2(θ-5)│(5~θ)=(θ+5)/2而μ‘=x’故(θ‘+5)/2=12得到θ’=19

概率统计.求参数 的矩估计和极大似然估计 如图:详解.

矩估计法EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)极大似然法L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θLn(L(x,θ))=nLn(θ+

最大似然估计值和最大似然估计量的英文都是maximum likelihood estimator.那做英文概率卷时用不用

不用区分.你写缩写.该什么场合阅卷的是可以自己判断的.嘿嘿.你全写成MLE=...

无偏估计是指( ). A . 样本估计量的值恰好等于待估的总体参数 B . 样本估计值围绕待估总体参数使其误差最小 C

无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值.估计量的数学期望等于被估计参数,则称此为无偏估计.因此,答案是C

抽样误差是 多选1.抽样估计值与总体未知参数之差2.抽样估计值与总体未知的总体特征值之差3.登记性误差4.系统性误差5.

应该选2、5抽样误差是指样本指标值与被推断的总体指标值之差.抽样误差:指由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差.统计误差的来源:一类:登记性误差;二类:代表性误差(A、系统性误差;B、偶然

设X1,X2,.Xn是来自概率密度为 的总体样本,θ未知,求θ的矩估计和极大

矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(

求未知参数的矩估计 设总体x的概率密度如下,θ,u是未知参数,跪求步骤

数学期望你会算吧.三道大题计算量太大了.我说一下怎么做算了.一阶矩估计就是求数学期望.,一个参数时求一下期望就能得到了.最后的那个期望改写成x拔,那个x拔=一个含预估参数的表达式,反过来用x拔表达参数