设总体X的概率密度为其中参数θ>-1-搜答案-拍题作业网

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/

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.

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

根据无偏估计的定义,统计量的数学期望等于被估计的参数,具体到这里就是说E（c*X的平均值）=θ又由期望的性质E（c*X的平均值）=cE（X的平均值）=θ那么E（X的平均值）=θ/c又E（X的平均值）其

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：

你的密度函数有误,积分不等于1

很久没做过了,有点忘,仅做参考,你再算算,大概是这意思应该,不保证对

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

EX=∫(上+∞下θ)xf(x,θ)dx=∫(上+∞下θ)xe^[-(x-θ)]dx=-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx)=-θ-1=µθ

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,...,

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

再问：不好意思啊，，，那个。。。X1，……Xn为其样本求H0:θ=2H1:θ=4的最佳检验给定显著性水平a=0.05能做就帮我做下不行也告诉我下不管怎么样我会采纳的谢谢~再答：抱歉，这个我不会呀，我们

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

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

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