矩估计法的关键是用样本矩替代总体矩
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/28 03:24:58
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
因为辛钦大数定律说明样本矩以概率1收敛于总体矩,所以当样本容量很大时,这两个可以认为相等
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/
这两个只是点估计的方法还有区间估计,一致最优无偏估计,当然这些只有在科大的或者高水平本科统计教程才有,可以看看科大的韦来生的数理统计.其他的每一个
可以的,无偏性只是统计量的一种优良性质,另一个我们关注的优良性质是相合性,即指当样本趋向无穷时,统计量依概率收敛于真实参数.所以,样本二阶中心距虽然不是无偏估计量,但其是相合估计量,只要样本充分大,其
数学思想也可以理解是一种模型或思路
解题思路:本题主要考查统计中的平均数公式以及方差公式的应用。解题过程:。最终答案:D
1.5/(1+2+5+2)=0.52.2/(1+2+5+2)×100=20
用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出
矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确
原理还是大数定律,仔细看“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律再问:大数定律只讲了X均值和u的无限接近;没讲到中心矩的问题啊;“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律,你在哪看到的?
是用样本的期望代替总体的期望
试验次数n是已知的吧,根据EX=np=X~求出p*=X~/n(X~是样本的均值,p*是p的距法估计)再问:但是我觉得题目n是不知道的..是个英文题目再答:怎么可能不知道,n是实验次数啊,应该有统计的再
甲乙两个校对员彼此独立校对同一本书的样稿,校完后,甲发现了A个错字,乙发现了B个错字,其中共同发现的错字有C个,试用矩法估计给出总的错字个数及未被发现的错字个数的估计.
由图可知组距为4那么4*纵坐标=各组频率已知样本容量为200用200*各组频率=各组频数众数:频数中出现次数最多的数答案24平均数:200/5=40中位数:按大小排序,取中间的数(奇)或中间两数之和(
计的基本思想是用样本估计(总体),用样本平均数估计总体的平均数--用样本的方差估计总体的方差
∵用样本频率估计总体分布的过程中,估计的是否准确与总体的数量无关,只与样本容量在总体中所占的比例有关,∴样本容量越大,估计的越准确,故选C.
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^(
特征,抽样数目,准确,适中,抽样方法