求参数λ的最大似然估计量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/23 15:20:50
设总体X的概率密度为f(x),X1,X2……Xn是来自X的样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量
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
最大似然估计值和最大似然估计量的区别是什么?
一个是数值,一个是数量
设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,.,Xn是总体X的样本,试求参数λ的最大似然估计
概率论我已经忘光光了……
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X~b(1,p),X1,X2,.Xn是来自一个样本,试求参数p的极大似然估计量
楼上的.是"Pleasestudyhard.”
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
一题大学概率论问题(求最大似然估计量的)
P(X=xi)=C(m,xi)*p^xi*(1-p)^(m-xi)所以极大似然函数:L(x1,x2……xn,p)=C(m,x1)*C(m,x2)……*C(m,xn)*p^(∑xi)*(1-p)^(mn
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+
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