解：本题利用了估计量法中的矩估计法求解。
扩展资料：
求解估计量的其他方法：
极大似然估计方法：
（1） 写出似然函数；
（2） 对似然函数取对数，并整理；
（3） 求导数 ；
（4） 解似然方程 。
2.利用高等数学中求多元函数的极值的方法，有以下极大似然估计法的具体做法：
(1)根据总体的分布，建立似然函数
;
(2) 当 L 关于
可微时，(由微积分求极值的原理）可由方程组
:
定出
，称以上方程组为似然方程.
因为 L 与 Ln
定出
，称以上方程组为对数似然方程；
就是所求参数
的极大似然估计量。
当总体是离散型的，将上面的概率密度函数
，换成它的分布律
参考资料来源：百度百科- 矩估计
参考资料来源：百度百科-极大似然估计
二项分布E(X)=P，D(X)=P（1-P）
矩估计值
设总体X~B(1,P),X1,X2...Xn是来自总体X的一个样本 求总体均值μ,及方差...
解：本题利用了估计量法中的矩估计法求解。
...即X~B(1,P),X1,X2,...,Xn是来自X的一个样本求(1)P的矩估计(2)P的...
根据两点分布的数字特征可知 EX=p，所以矩估计为 其似然函数为 显然有 它们均无偏。
设x~b(1,p),X1,X2,A.,Xn是取自总体X的一个样本,试求参数p的极大似然估...
求解得：P^=1\/n*(i从1至n连乘)xi=x拔
...即X~B(1,P),X1,X2,...,Xn是来自X的一个样本求(1)P的矩估计(2)P的...
P的矩估计为（X上方一横），P的极大似然估计为（X上方一横），两种估计都是P的无偏估计。（1）因为，EX=P=（X上方一横）所以，P的矩估计＾p=（X上方一横）。（2）L=(Σx1\/n)（1-P）＾（1-x)*（p^x）＝（1-P）＾（n-Σ（1，n）＊xi）＊（p^（Σ（1，n）＊xi））lnL=（...
设总体X～b(1,p)为二项分布,0<p<1未知,X1,X2,…Xn为来自总体的一个样本...
第二步 令样本矩=总体矩 (x1+x2+...+xn)\/n=E(x)第三步 求解上述等式 即x=p 最终得到p的矩估计量p=x\/100 极大似然估计：p{x=k}=C(n，k)p^k*(1-p)^(n-k)第一步 写出样本的似然函数L(e)=∏C(100,ai)p^ai*(1-p)^(n-ai)其中i∈(1，n)第二步，求出使L(p)达到最...
第五题,设总体X~B(n,p).(X1,X2...Xn)是从总体X中抽取的一个样本,则参数...
回答：第一步 u1=E(X)=np _ 第二步 A1=1\/n求和符号Xi=X 所以np=_ X 即p的矩估计_ X \/n
总体x服从b(1,p)x1,x2···xn为x的样本,求样本均值的方差
不过b(1,p)的样本x1~xn之和Σxi是这些样本的联合分布的充分完备统计量，记为t，则t服从b(n,p)，这才是二项分布，而t则称为样本Σxi诱导的二项分布 因此样本均值的期望E(Σxi\/n)=E(xi)=p 样本均值的方差 var（Σxi\/n）=1\/n^2*var(Σxi)=1\/nVAR(xi)=p(1-p)\/n 这才是两点分布...
设X1,X2,…Xn是取自总体X的一个简单随机样本,Xba和S^2分别为样本均值和...
因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计，且二项分布的期望为np，方差为np（1-p），故E（.X）=np，E（S2）=np（1-p）．从而，由期望的性质可得，E（T）=E（.X）-E（S2）=np-np（1-p）=np2．故答案为：np2。
X1,X2,...,Xn是来自总体X的一个样本X的概率密度为f(x)=其中>1的未知参...
X(1) f1(x)=n*(F(x))^5261(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^n X(n) fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n 其中f(x) F(x)分别是总体41021653x的密度函数和回分布函数 根据无偏估计的定义，统计量的来数学期望等于被估计的参源数，具体到这里就是说bai E（c*...
设X1,X2,……Xn是来自χ^2(n)分布的总体的样本,求样本均值X的期望和...
E（χ^2）=n D(χ^2)=2n E(均值)=E（χ^2) D(均值)=2n\/n=2。它们的均值等于他们相加除以十，根据E(ax+by)=aE(x)+bE(y)，V(ax+by)=a2V(x)+b2V(y)，样本均值的期望和他们的期望一样，也就是N。方差的话是2N\/10=N\/5。
