设总体x具有概率密度,距估计跟极大似然估计-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

如果题目没错的话,就是这么做的

/>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.

(1)对kx+1积分,得0.5kx^2+x,把上下限0,2代入,得2k+2＝1,得k=-0.5（2）把k的值代入得密度函数f(x)=-0.5x+1积分-0.25x^2+x,把上下限3/2,2代入,t得

首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/

答案不是挺清楚的么,E(X^2)就是E(x)的被积函数乘1个x,再积分就行了再问：是具体的积分过程不清楚，望告知。再答：这个写起来真的太长了。。。你可以设t=(x-μ)/θ，替换以后积分会稍微轻松一点

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

具体的记不清楚了,没有公式编辑器也打不上,给你说一下思路.我们知道概率的期望,是用x＊p,然后求和,这个是对于离散的来说如果对于连续的,应该用那一点的x乘以该点的概率值,即用x＊f（x）,再求和,我们

EX=∫[1,+∞]x*Өx^(-Ө-1)dx=Ө∫[1,+∞]x^(-Ө)dx=Ө/(1-Ө).Ө=EX/(1+E

EX=∫[0,+∞]x*ae^(-ax)dx=∫[0,+∞]e^(-ax)dx.[分部积分]=1/a.a的矩估计a^=1/Xˉ.

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：

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

n足够大的时候,样本均值的期望不就是X的期望么,用CLT可以证明,叫什么中心极限定理什么的.Y=根号n（样本均值-E（X））/X的标准差服从Normal（0,1）分布也就是根号n倍样本均值,服从Nor

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^(

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