...求极大似然估计量 设X1,X2···,Xn为来自正态总体X~N
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概率论与数理统计问题设(X1,X2,X3,X4)是来自正态总体N(μ,σ²)的...
样本方差是总体方差的无偏估计量 因为是简单随机样本，所以各样本间相互独立，那么就有：E(X1+X2+XX…+Xn) = E(X1)+E(X2)+……+E(Xn) = μ+μ+……+μ = nμ D(X1+X2+……+Xn) = D(X1)+D(X2)+……+D(Xn) = nσ^2 若X1,X2,X3,X4独立 (X1+X2)服从duN(0,8),则...
设X1,X2, ...,Xn为来自正态总体X~N( θ,1)的样本,求参数 θ的极大似然...
设X1,X2, ...,Xn为来自正态总体X~N( θ,1)的样本,求参数 θ的极大似然估计量并验证它是否为参数 θ 设X1,X2,...,Xn为来自正态总体X~N(θ,1)的样本,求参数θ的极大似然估计量并验证它是否为参数θ的无偏估计量。... 设X1,X2, ...,Xn为来自正态总体X~N( θ,1)的样本,求参数 θ的极...
设X1,X2,...Xn是取自正态总体X～N(μ,σ^2)的一个样本,则1\/(σ^2...
服从X^2( n-1)分布。设X1,X2,...Xn为来自正态总体X～N（μ,σ^2）的一个样本，μ已知，求σ^2的极大似然估计 f(x1)=1\/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2\/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f(xn)=[1\/(2piσ^2)^0.5]^n*exp[-(x1-μ)^2\/2σ^2+...-(xn-μ)^2\/2...
设X1,X2,…,Xn是来自总体的一个样本,且X～π(λ),求P{X=0}的极大似然...
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)*lnλ+-nλ-(lnx1!+lnx2!+…+lnxn!)对λ求导,并令导数等于0得 （lnL(λ)）'=(x1+x2+…+xn)\/λ-n=...
概率论与数理统计的题目 设x1,x2,...xn是来自U(-1,1)的样本
回答：U(-1, 1)标示在区间[-1, 1]的均匀分布。其概率密度函数是f(x)=1\/[1-(-1)]=1\/2。所以，μ=∫{-1, 1}x(1\/2)dx = 0。σ^2=∫{-1, 1}x^2(1\/2)dx = 1\/3。拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分析的概率理论》，明确给出了概率的古典定义，并在概率论中引入...
极大似然估计参数公式
从直观上来看，既然样本值x1,x2,...,xn已经出现，它们出现的概率相对来说应比较大，应使其概率取比较大的值。极大似然法就是在参数θ的可能取值范围内，选取使L(θ)达到最大的参数值θ，作为参数θ的估计值。即取θ，使得L(θ)=L(x1,x2,...,xn; θ)=max(x1,x2,...,xn; θ)。
概率论与数理统计:设总体X~N(0,1),X1,X2,X3,…,Xn是来自该总体的一个...
X1-X2~N(0，2)X3+X4~N(0，2)E[(X1-X2)^2]=D(X1-X2)+[E(X1-X2)]^2 =2 同理， E[(X3+X4)^2]=2
概率问题,求助!设X1,X2,⋯⋯,Xn是来自总体X的样本,F(x)=P(X?
似然函数f=连乘 P(Yj=yj). yj=1或者0, 这个似然函数可以进一步的写成,f=p^m (1-p)^(n-m)..其中m=yj为1的个数=求和 yj...极大化f可以解出,p=m\/n.于是F(x)的极大似然估计就是 求和Yi \/n,2,概率问题,求助!设X1,X2,⋯⋯,Xn是来自总体X的样本,F(x)=P(X ...
设x1,x2...xn是总体X的一个样本值,且总体X服从泊松分布,其参数λ>0...
2013-12-08 设x服从参数为λ(λ>0)的泊松分布(x1,x2,…xn)为... 2015-02-10 设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,…,X... 8 2016-06-20 设总体X~B(1,P),X1,X2...Xn是来自总体X的一... 23 2018-07-23 设总体X服从参数λ的泊松分布,X1,X2,…,Xn是总体X的... 155 ...
