设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时Yn=1nni＝1X2i依
设总体X服从参数为2的指数分布，X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，则当n→∞时Yn=1nni＝1X2i依概率收敛于1212．
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：
指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。
指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。
扩展资料：
根据对应概率密度函数计算出似然函数F(x)；对似然函数F(x)取对数以方便求解（由于对数函数是单调增函数，所以对似然函数取log后，与L(x)有相同的最大值点）;
根据参数，对第二步所得的函数求导，如果有多个参数，则分别求偏导；令导数等于0（此时F(x)取到最大值），求出参数，此时所得结果即为参数的最大似然估计值。
因而限制了它在机械可靠性研究中的应用，所谓缺乏“记忆”，是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后,仍然如同新的产品一样,不影响以后的工作寿命值，或者说，经过一段时间t0的工作之后，该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同。
显然，指数分布的这种特性，与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的，它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以，指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。
参考资料来源：百度百科-指数分布
设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样 ...
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：指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所...
设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样 ...
大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i＝DXi+(EXi)2=14+(12)2＝12，因此根据大数定律有Yn＝1nni＝1X2i依概率收敛于1nni＝1EX2i＝12．
设总体x服从参数为2的指数分布,x1,x2...xn为总体X的简单随机抽样,则当...
由大数定律，必收敛于总体的期望。若你所指的参数为2的指数分布是说其密度为2*e^(-2x),x>0的话，则收敛于1\/2；若是说其密度为1\/2*e^(-x\/2),x>0的话，则收敛于2.
设总体X服从参数为2的指数分布,x1,x2...xn为总体X的简单随机抽样,则当...
设总体X服从参数为2的指数分布,x1,x2...xn为总体X的简单随机抽样,则当n→∞时,Yn=1\/n∑x²依概率收敛于...设总体X服从参数为2的指数分布,x1,x2...xn为总体X的简单随机抽样,则当n→∞时,Yn=1\/n∑x²依概率收敛于 展开 1个回答 #热议# 历史上日本哪些首相被刺杀身亡?evolmath 2013-06-26 ...
设X1 X2 ... Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f...
xi独立同分布：F1x=MAX(x1 ,x2, ...)=（f(x,λ)）^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了 ，但是要注意指数分布当x《0时 f=0。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布...
总体X～E(入)指数分布, 为X1,X2…Xn的样本,求参数入的矩估计量和极大...
简单计算一下即可，答案如图所示
设总体 X服从B(m,p)x1,x2,x3,x4...xn是来自总体X的样本,则未知参数p...
(X1，X2，X3，X4，X5，X6)为来自总体X的简单随机样本，所以：(X1+X1+X3)~daoN(0,3)(X4+X5+X6)~N(0,3)而1\/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1\/√3(X4+X5+X6)~N(0,1)则[1\/√3(X1+X1+X3)]^内2+[1\/√3(X4+X5+X6)]^2~X^2(2)也就是说c=1\/3 cY~X^2(2)同理可得x2^...
1.设X服从参数为λ的指数分布,X1,X2...Xn为取自总体X的样本,试求参数λ...
因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ 因此有 λ=1\/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 (即X的平均数）所以λ的矩估计量为 λ(上面一个尖号）＝X拔 由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种...
...其中λ未知,x1,x2,…,xn为来自总体x的样本,
因为X的均值也就是一阶矩就是λ。所以对于λ的矩估计可以利用你的样本得到。也就是X1，X2...Xn的样本均值。矩估计计算步骤：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。
...X1,X2, …,Xn是来自总体X的简单随机样本,则D(X拔)=?
简单计算一下即可，答案如图所示
