设连续型总体X的密度函数为f（X）=1θ，0≤X≤θ0，其他，θ＞0．抽样X1=1，X2=2，X3=3，试求θ的：（1）
设连续型总体X的密度函数为f（X）=1θ，0≤X≤θ0，其他，θ＞0．抽样X1=1，X2=2，X3=3，试求θ的：（1）矩估计；（2）极大似然估计．
设连续型总体X的密度函数为f(X)=1θ,0≤X≤θ0,其他,θ>0.抽样X1=1...
（1）由题意，知X在区间[0，θ]服从均匀分布，因此EX＝θ2令EX＝.X，则θ＝2.X，即θ的矩估计为θ＝2.X=4（2）因为似然函数为L（x1，x2，…，xn；θ）=θ＝1θnnπi＝1I(0≤Xi≤θ)，其中I(0≤xi≤θ)为示性函数要使得似然函数达到最大，首先一点是示性函数取值应该为1，其次...
设总体X的概率密度为f(x)=1\/θ (0<x<=θ),θ>0,θ是未知参数(X1X2X3...
Fx(x)=x\/θ （0<x<=θ）let M~max(x1,x2,x3)F m(m)=Fx1(m)Fx2(m)Fx3(m)= m^3\/θ^3 f m(m)=3m^2\/θ^3 E {m}= ∫(0~θ)3m^3\/(θ^3)dm=3(m^4\/4θ^3)|m~(0~θ)=(3\/4)θ^4\/θ^3=(3\/4)θ let N~min(x1,x2,x3)Fn(n)=1-(1-Fx1(n))(1-F...
设总体X的密度函数为f(x)=1θe?(x?μ)θ,x≥μ0,其他,其中θ>0,θ,μ...
（1）最大似然估计量：∵似然函数为L（x1，x2，…，xn；θ，μ）=nπi＝11θe?(xi?μ)θ=θ?ne?θ?1ni＝1(xi?μ)∴lnL＝?nlnθ?θ?1ni＝1(xi?μ)∴?lnL?θ＝?nθ+1θ2ni＝1(xi?μ)…① ?lnL?μ＝nθ…②由②可知，μ的最大似然估计不能由似然方程解出．但当xi＞...
...0,θ)上的均匀分布,其中θ>0为未知参数.(X1,X2,…,Xn)是从该总体...
，xn）由题意知，总体X的概率函数为 f(x)＝1θ，0≤x≤θ0，其它 由于0≤x1，x2，…，x2≤θ，等价于0≤x（1）≤x（2）≤θ．则似然函数为L(θ)＝nπi＝1f(xi)＝1θn，0≤x（1）≤x（2）≤θ．于是对于满足条件x（2）≤θ的任意θ有L(θ)＝1θn≤1xn(2)即L（θ）在...
设连续型随机变量X的概率密度为f(x)={ aSinx,0≤x≤π(上一行) 0,其...
概率密度必须满足从负无穷到正无穷的积分等于1.对本题而言，即从0到π对asinx的积分等于1，可以算的a=1\/2.E（X）=从负无穷到正无穷对xf（x）的积分 对本题而言，即从0到π对axsinx的积分,结果为π\/2.E（X^2）=从负无穷到正无穷对(x^2)f（x）的积分 对本题而言，即从0到π对a(x^2...
设连续型随机变量ξ的分布函数为F(x)=1?(1+x)e?x,x≥1Ax2,0≤x<10...
∵F（x）在x=1处连续，∴limx→1F(x)＝A＝F(1)＝1?2e，又∵随机变量ξ的概率密度函数f（x）=F'（x）∴f(x)＝0，x＜0(2?4e)x，0≤x＜1xe?x，x≥1．
设总体x的概率密度函数为F(x,θ),x1,x2,...,xn为其样本,求θ的极矩...
等于1。解答过程如下：L(θ|x)=(θ^n)e^(-θΣxi)l(θ|x)=ln(L)=nln(θ)-θΣxi l'(θ|x)=n\/θ-Σxi 使导数=0求最大拟然 n\/θ^=Σxi θ^=n\/Σxi =1\/(x均值)概率密度函数的理解 密度这个说法是从物理那里搬过来的，想想一个球体，我们知道质量和体积的函数，求导就是密度...
...为f(x;θ)=(θ+1)xθ,1>x>00,其他其中θ未知,设x1,x2,…,xn是X的...
X?1?2②最大似然估计∵最大似然函数为：L(x1，x2，…，xn；θ)＝nπi＝1(θ+1)xiθ0＜xi＜10，其它∴lnL＝nln(θ+1)+θni＝1lnxi，0＜xi＜1∴dlnLdθ＝nθ+1+ni＝1lnxi令dlnLdθ＝0解得∧θ＝?nn<img src="http:\/\/hiphotos.baidu.com\/zhidao\/pic\/ ...
设总体X的概率密度为F(X,θ)=θ, 0<x<11?θ, 1≤x<20, 其他,其中θ是...
由已知条件，似然函数为：L（θ）=θθ…θN个(1?θ)…(1?θ)n?N个=θN（1-θ）n-N，两边取对数得：ln L（θ）=Nlnθ+（n-N）ln（1-θ），两边对θ求导可得：d ln L(θ)dθ=Nθ+n?N1?θ，令：d ln L(θ)dθ=0，可得：θ=Nn，故θ得最大似然估计为：Nn．
