设总体x~n(l, 最大似然估计矩估计-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

详细过程点下图查看

/>矩法估计思路大概就是先找出参数与期望之间的关系,然后用样本矩(样本平均数)代替期望,对参数进行估计.具体步骤如下：所以参数的估计值是样本平均数的三倍.如果还有问题再问我吧.

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

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

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：

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

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1）如果min(Xi)

概率论我已经忘光光了……

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)

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

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,...,

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;

设总体x~n(l, 最大似然估计 矩估计