设总体X服从[0,θ](θ>0)上的均匀分布，X1，X2，X3...Xn是取自总体X的一个简单随机样本
设总体X服从[0,θ](θ>0)上的均匀分布，X1，X2，X3...Xn是取自总体X的一个简单随机样本，求(1)，未知参数θ的矩估计量 (2)未知参数θ的最大似然估计量
设总体X服从[0,θ](θ>0)上的均匀分布,X1,X2,X3...Xn是取自总体X的一...
解答如图：
设总体X服从区间(0,θ)上的均匀分布,其中θ>0为未知参数.(X1,X2...
，xn），x（2）=max（x1，x2，…，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(...
设总体X在区间[0,θ]上服从均匀分布,X1X2X3X4X5...Xm是总体X的样本,则...
过程与结果如图所示
设总体X～U(0,θ),θ>0为未知参数,X1,X2,…,Xn为其样本,.X=1nni=1...
EX=λ 所以：λ估计量=X拔=（X1+X2+…+Xn)\/n 所以 p=P{X=0}=e^(-λ估计)=e^(-x拔)一阶矩估计就是求数学期望。一个参数时求一下期望就能得到了。最后的那个期望改写成x拔，那个x拔=一个含预估参数的表达式，反过来用x拔表达参数就是据估计值。如果是两个参数，必须求完期望，也就是...
设总体X~U(0,θ),X1,X2,···,Xn是取自该总体的一个样本。X0是样本平 ...
对任意i，显然都有E(Xi)= θ\/2 ,故E(θ1)=2E(X0)=2\/n ∑E(Xi)=2*θ\/2=θ 令t=X(n)为次序统计量，根据次序统计量的密度公式，其密度为g(t)=nF(t)^(n-1)p(t)其中p()和F()分别表示均匀分布的密度函数与分布函数，p(t)=1\/θ，F(t)=t\/θ 所以g(t)=nt^(n-1)\/ ...
设总体X~[0,θ],X1,X2...Xn是来自总体的X的样本,分别用矩法和最大似然...
L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln\/dθ=n\/θ+ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)=0 θ=-n\/ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)总体与样本 如作水质检验时从井水或河水中采的水样，临床化验中从...
设总体X服从泊松分布 P(λ),X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求...
P(x-=2...(X=xn)=N)(xien)\/xil,然后两边取对数,再对)求导,令导数为零，得到入的极大似然估计。极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似是1821年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）提出，但是这个方法通常被...
设总体x~u(0,θ),x1,x2,…,xn是来自总体x的样本,则他的矩估计量为
因为矩估计中A1=μ1 即θ的矩估计值= 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=0 λ估计量=X拔...
设总体X服从(θ,θ+1)上的均匀分布,(X1,X2,…,Xn)是来自X的样本,则θ...
【答案】：max{X1，X2，…，Xn}-1≤θ≤min{X1，X2，…，Xn}中的任意值解析：f(x)=1,x∈(θ，θ+1)，极大似然函数L=1^n为一个常数，θ<(X1，X2，…，Xn)<θ+1，θ不小于样本值的最大值即可，即θ+1≥max{X1，X2，…，Xn}，θ≤min{X1，X2，…，Xn}，因此max{X1，X2...
...且E(X)=2θ,x1,x2……xn为来自总体x的一个样本
根据无偏估计的定义，统计量的数学期望等于被估计的参数，具体到这里就是说 E（c*X的平均值）=θ 又由期望的性质 E（c*X的平均值）=cE（X的平均值）=θ 那么 E（X的平均值）=θ\/c 又E（X的平均值）其实就是总体均值，也就是2θ 那θ\/c=2θ，c就等于1\/2 ...
