已知概率密度函数,求矩估计量与最大似然估计量
利用伽玛函数求出期望 令样本矩阵＝期望 得到θ的矩估计 求出似然函数 取对数，求导 令导数＝0，得到极大似然估计 过程如下：
已知分布函数求参数λ的矩估计值和极大似然估计值
λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1\/X-（X-表示均值）。详细求解过程如下图：
如何求出矩估计量、矩估计值和极大似然估计值?
求矩估计量、矩估计值和极大似然估计值的详细过程：1、根据题目给出的概率密度函数，计算总体的原点矩（如果只有一个参数只要计算一阶原点矩，如果有两个参数要计算一阶和二阶）。由于有参数这里得到的都是带有参数的式子。如果题目给的是某一个常见的分布，就直接列出相应的原点矩（E(x)）。2、根据...
...是未知参数……求a 的矩估计量和最大似然估计量(见下图
解答：矩估计：E(x)=∫_(0,1) x * (θ+1)x^θ dx =∫_(0,1) (θ+1)x^(θ+1) dx =(θ+1)\/(θ+2)*x^(θ+2) |_(0,1)=(θ+1)\/(θ+2)令E(x)=(Σxi)\/n 则θ=1\/(1-(Σxi)\/n) - 2 极大似然估计：ln p(x1, x2, ..., xn) = ln f(x1) + ln f...
设总体为指数分布,已知概率密度函数求参数的矩估计和极大似然估计的解题...
设X~EXP(入)E(X)=1\/入 ^入=1\/(xbar)L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n) 入e^(-入xi)两边取对数 ,并使ln(L)=l l(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导 l'(入|x)=n\/入-n(xbar)让导数=0 0=1\/^入-(xbar)1\/^入=xbar ^入=1\/(xbar)再检验l二阶导为负数，所以l有最大值...
矩估计量和矩估计值怎么求
对于极大似然估计值的求解，需要基于极大似然估计法。首先，确定概率密度函数与参数之间的关系。接着，构造似然函数，并求其对数似然函数以简化计算。通过求导数并令其等于零，找到极大似然估计值。该值代表最可能参数值，使得给定样本数据出现的概率最高。求解矩估计量与极大似然估计值的过程，分别基于对...
...1,0<x<10,其他 (θ>0),求θ的矩估计量和极大似然估计量
∞xf(x)dx=∫10θxθdx＝θθ+1令EX＝.X，得θθ+1＝.X即θ＝11?.X∴θ的矩估计量∧θ＝11?.X②最大似然估计∵最大似然函数为：L(x1，x2，…，xn；θ)＝nπi＝1θxiθ?10＜xi＜10，其它∴lnL＝nlnθ+(θ?1)ni＝1lnxi，0＜xi＜1∴dlnLdθ＝nθ+ni＝1lnxi令dlnLdθ＝...
设总体X的概率密度函数如下,求矩估计值和最大似然估计值
E(X)=∫(0~1)ax^a dx=a\/(a+1)a\/(a+1)=Xbar a=aXbar+Xbar a=Xbar\/(1-Xbar)Maxium likelihood estimation:L(a)=a^n {∏xi^(a-1)} l(a)=nlna+(a-1)∑(lnxi)求导 l'(a)=n\/a+∑(lnxi)0=n\/^a+∑(lnxi)^a=-n\/∑(lnxi)
最大似然估计量和矩估计量有什么区别呢?
不一样，具体区别如下：一、性质不同 1、最大似然估计量：是一种统计方法。2、矩估计量：利用样本矩来估计总体中相应的参数。二、作用不同 1、最大似然估计量：用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。2、矩估计量：用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差。三、...
已知随机变量X的概率密度为,如图所示,求矩估计量与最大似然估计量
2015-05-18 已知密度函数,求矩估计量和最大似然估计量 第四题 5 2013-12-30 设总体X的概率密度函数如下,求矩估计值和最大似然估计值 7 2013-06-21 设总体X的概率密度为f(x),X1,X2……Xn是来自X的样... 10 2015-01-03 设总体X的概率密度函数为f(x)...求矩估计和极大似然估... 7 2019...
