泊松分布求极大似然估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/03/28 19:23:26
概率论与数理统计中如何求极大似然估计题?

你要理解“极大”的含义,“极大”就是“所有样本同时发生的概率最大”,所有样本同时发生的概率就是他们单独概率的乘积,就是L(p)=f1(p)f2(p)…fn(p)最大,而为了方便计算,两边同时取对数In

一道概率论与数理统计的题目(求极大似然估计),

不难吧,按照正常的步骤即可得,答案应该是K/Xbar,Xbar是样本的均值.

概率论问题,求极大似然估计.

参数为δ.L(δ)=f(ξ1,ξ2,...,ξn;δ)=f(ξ1)f(ξ2)...f(ξn)=[(1/2δ)^n]*exp{-(1/δ)(|ξ1|+|ξ2|+...|ξn|)}为方便暂记|ξ1|+|ξ

设总体X服从泊松分布 P(λ),X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求λ的极大似然估计

x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln(n个泊松概率函数求积),之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问:过程!!结果我知道

设总体X的概率密度为,求极大似然估计量

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:

求矩估计和极大似然估计

详细解答如下,点击放大:

大学概率与数理统计求矩估计与极大似然

有标准的计算方法,如图.经济数学团队帮你解答.请及时评价.再问:再问:那这道题是怎么做啊?麻烦下谢谢了再答:1、如果前面的回答满意,请先采纳。2、你的提问不清楚,X的分布是什么?再问:再问:采纳了,麻

概率论的一个题目设总体X服从(0-1)分布,X1,X2,……,Xn为X的一个样本,求p的极大似然估计.

设总体X服从(0-1)分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)

求Ө的极大似然估计,设总体X的概率密度为f(x

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

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.

概率密度函数为分段函数时参数的的极大似然估计量怎么求?

这个问题其实很简单按照公式积分就好了

数理统计,求极大似然估计

C.若存在Xi=min(X1,X2,..,Xn).此时似然函数就是e^-(X1+X2+..+Xn-ntheta)theta取min(X1,X2,..,Xn)达最大

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+

概率论矩估计和极大似然估计

再答:�����再问:??再答:什么情况?再问:能帮我做一下再问:新的问题再答:可以再问:发图噢再答:你发过来吧再问:再答:不好意思力学都忘了再问:……再答:你什么专业?

设X服从参数为λ的泊松分布,试求参数λ的矩估计与极大似然估计

所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以:既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方.极大似然估计

关于概率与统计中遇到关于求矩值估计量与极大似然估计量的一般方法

额这个问题专业的说还好才学过···钜估计是指依据格里文科定理(即总体特征数可以用样本特征数来估计)利用样本的钜来估计总体的未知系数的方法例如总体密度函数为p(x;a,b)x1,x2,```xn是一个样