泊松分布的最大似然估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/17 07:05:08
泊松分布的最大似然估计量
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

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

概率论和数理统计 这几个分布的矩估计和最大似然估计的表达式啊 两点分布 二项分布

大学上概率论课,我就很纳闷:这1%的概率和99%的概率有区别吗?打一个比方:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,

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

几道数理统计的题目,矩估计,最大似然估计

Xbar=E(X)=λ+2-2θ-2λ=2-2θ-λ(X^2)bar=E(X^2)=λ+4-4θ-4λ=4-4θ-3λ2-2θ-λ=Xbar4-4θ-3λ=(X^2)bar矩估计λ=2Xbar-(X^

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

最大似然估计值和最大似然估计量的英文都是maximum likelihood estimator.那做英文概率卷时用不用

不用区分.你写缩写.该什么场合阅卷的是可以自己判断的.嘿嘿.你全写成MLE=...

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