X~U(a,b)的矩估计与极大似然估计

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 01:46:01
概率与数理统计 关于矩估计和极大似然估计的一道题,谁能给我写下答案..

为书写方便设θ=mE(x)=1*m²+2*2m(1-m)+3*(1-m)²=3-2mm的拔=(1+2+1)/3=4/3=E(x)=3-2m则m的矩估计=5/6似然函数L(m)=m&

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.

矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么?

.求极大似然函数估计值的一般步骤:(1)写出似然函数;(2)对似然函数取对数,并整理;(3)求导数;(4)解似然方程所谓矩估计法,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数.最简单的矩估计法是用一阶样本原点

极大似然法和矩估计的体会

极大似然估计法就是是L值最大,中间可用求导或取对数来判断.矩估计就是用样本的同阶矩来估计总体的同阶矩,可以是中心同阶矩也可以是原点同阶矩.通常用X的平均值和B2.不理解的话可以继续问.

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

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

已知全集U,集合A、B为U的两个非空子集,若“x∈A”y与“x∈B”是一对互斥事件,则称A与B为一组U(A,B),规定:

U(A,B)中,A、B的交集为空集,即B为∁UA的非空子集,根据题意,分4种情况讨论:①、若A是单元集,则A有5种情况,B为∁UA的非空子集,有24-1=15种情况,此时有5×15=75组U(A,B)

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;

设随机变量X服从两点即X~B(1,P),X1,X2,...,Xn是来自X的一个样本求(1)P的矩估计(2)P的极大似然估

根据两点分布的数字特征可知EX=p,所以矩估计为其似然函数为显然有 它们均无偏.

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

概率论极大似然估计量 这图上写的 L最大.b-a最小.那b应该选大于a情况下小一点的.a应该选小于

以b为例,题中前提条件是所有的xi要小于b,因此,b在满足该条件下取最小值,即为xi中的最大值,因为必须满足xn