设总体X的分布函数为,其中未知参数,,求矩估计量和极大似然估计量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 11:15:59
1.F(0+)=2A+B=0,F(+∞)=2A=1故:A=1/2,B=-12.P(0
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.
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
X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)
该样本遵从二项分布,则可先写出其分布律,然后将n个这样分布律联乘,之后这个连乘的函数取对数,再对取完对数后得到的函数对变量p求导,并令其等于零,得到的p就是其最大似然估计量,如果取完对数后得到的函数对
首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ)·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取
(样本均值-总体期望)/(样本标准差/样本容量n的算术平方根)服从自由度为n-1的t分布
由于概率函数连续,所以Asin(π/2)=1,即A=1对F(X)求导得密度函数f(x)=cosx,0≤x≤π/2,其他为0所以E(X)=∫(0,π/2)xcosxdx=(π/2)-1
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,...,
用最大似然估计法估计出λ,或用矩估计法来估计可得λ估计量=X拔=(X1+X2+…+Xn)/n最大似然估计法L(λ)=∏【i从1到n】λ^xi*e^(-λ)/xi!lnL(λ)=(x1+x2+…+xn)
连续变量.分布函数是连续的.在1和-1处连续.得到a-b*π/2=0和a+bπ/2=1即可解出a.
样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,
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(1).X的密度函数f(x)=1/(2Ө-Ө)=1/Ө,(Ө≤x≤2Ө);f(x)=0,其他.EX=∫[Ө,2Ө]x
概率密度f(x)=F'(x).故:|x|
1.由伽方分布的性质有:\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY(t).\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ(z)=P{Z<=z}=P{Y&
(1)令F(正无穷大)=1,得A+0*B=1,即A=1,令F(+0)=0,即得A+B*1=0,即A+B=0.从而求得:B=-1.即:F(x)={1-e^(-2x),x>0{o,x
s^2是修正样本方差,那么17*s^2/σ^2符合卡方(17)分布,p(s^2/a^217*1.2052)=1-p(17*s^2/σ^2>20.4884),查表,=1-X^2(17),上分位点α=0.