泊松分布求最大似然估计值-搜答案-拍题作业网

一个是数值,一个是数量

引用回答者：aquex-经理五级4-1823:12P(X=K)=lamda^k/k!*e^(-lamda)那么e^(-lamda)是定值P(X=K+1)/P(X=K)=lamda/K+1只要看这个比不

设X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ＋λ^2－λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-

1488461499121291176710121411121311911181081110510681381298151210106139714876628111081581197759101078

[ln(2x)]'=1/(2x)*(2x)'=1/x,是不是这里错了；还有函数第一项对sita求导等于0

额这个应该是中心对称分布,近似于正态分布,在参数估计中,平均值是期望的一致最优无偏估计,所以一般用平均值代替期望值,额据估计和极大似然估计里面会有证明

大数定律有3个,指的是样本很大时的趋势,只具有统计学意义.常用的是伯努力大数定律,也就是你说的那个.数学书中总是给明了一件事发生的确切概率,但实际中我们并不能知道它,比如你怎么知道硬币正面的概率就是0

正态分布：指数分布：泊松分布二项分布：

1）如果min(Xi)

概率论我已经忘光光了……

有一个公式,E(1/(x+1))等于1/(x+1乘以泊松分布的密度函数从0到正无穷的求和,应该能解出来再问：不知道你说的什么公式--再答：参照概率论与数理统计书上泊松分布的期望的推导过程，将i换成1/

求最大似然估计要求似然方程L取到最大,如果是独立观测,L=(1/theta)^n*e(-(x1+x2+...+xn)/theta)因为L最大和log(L)取到最大等价,设x_mean为观测的均值,有l

matlab 泊松分布

举个例子：lambda=2;r=poissrnd(lambda,10000,1);mean(r)%均值var(r)%方差y=poisspdf(r,lambda);%概率密度...功率谱应该可以用psd

P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x

设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=k)/P(X=k-1)=[λ

大学上概率论课,我就很纳闷：这1％的概率和99％的概率有区别吗?打一个比方：有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25％,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,

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=...

估计值是什么

初步认为的数值,也就是大约,差不多好像的意思.