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对数正态分布的矩估计
矩估计
是什么?
答:
矩估计θM=1.5X~,是无偏估计
。当样本的总体分布(比如总体服从均匀分布、正态分布等)已知,但分布的具体参数(比如均匀分布中的上下限、正态分布中的均值和方差等)未知,这时候可以用给定的样本来估计未知参数(不带误差棒),这样的方法有两种,第一种是矩估计,第二种是最大似然估计。如果总体服...
数理统计
正态分布的矩估计
和极大似然估计值相等吗
答:
相等。理论根源是辛钦大数定律,样本之间是独立同
分布
,当数据样本量很大的时候,样本观测值的平均值和总体的数学期望是在一个极小的误差范围内。
矩估计
法, 也称矩法估计,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一...
正态分布矩估计
答:
期望μ
的矩估计
就是样本均值X拔,方差σ²的矩估计就是样本方差s²,这里的s是取n-1的
求出
正态分布
期望
的矩估计
值怎么判断其无偏性
答:
判断无偏性的话,E(
矩估计
)=参数,比如参数是c,那么E(c^)=c时我们就说c^是c的无偏估计.至于x的平均,是指样本x1、x2、……xn的平均值,由于选取的样本不同,x平均也会不同,所以是有期望的.我今天也刚看了这一章,新年快乐,预祝考好成绩啊!
正态分布
方差如何进行
矩估计
?
答:
正态分布的方差可以通过样本均值和样本方差来估计总体的方差
。矩估计量是一种计算简单的估计方法,但需要注意样本大小和样本的抽样方法。如果我们知道样本数据,我们可以使用以下公式来计算正态分布的方差:sigma^2=frac{1}{n-1}sum_{i=1}^{n}(x_i-bar{x})^2 其中,$n$是样本数量,$x_i$是...
概率统计
矩估计
法
正态分布的
总体的一阶矩和二阶矩是怎么计算的?
答:
无论几阶
矩
,无外乎是描述整体的疏密情况。K阶矩分为原点矩和中心矩:前者是绝对的,通过我观察,发现:1阶就是平均值;2阶则是平方和的平均值;3阶是立方和的平均值,如此类推。后者是相对于平均值而言,发现:1阶即期望;2阶即方差的
估计
;如此类推。至于两者的公式。
什么是
矩估计
?矩估计的基本思想是什么?
答:
在做题过程中,如果总体是服从
正态分布的
,需要估计的是两个参数,即μ与σ,所以我们用了一阶与二阶原点矩分别对两个参数进行了估计。但是对于指数分布或是泊松分布这类只有一个参数的分布,用一阶或二阶都能对参数进行估计,说明
矩估计
法的结果是不唯一的,而这也是矩估计的缺点。此时通常尽量采用低...
正态分布的
最大似然估计量和
矩估计
量是一样的吗?
答:
三、特点不同 1、最大似然估计量:最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。2、
矩估计
量:矩法估计原理简单、使用方便,使用时可以不知总体的
分布
,而且具有一定的优良性质(如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计),因此在实际问题,特别是在教育统计问题中被广泛使用。参考资料来源:...
矩估计
的基本方法
答:
矩估计的作用 1、估计总体参数:矩估计可以用样本数据中的矩来估计总体分布中的参数。例如,可以利用样本均值和标准差来估计总体的均值和方差等参数。2、推断总体分布:通过矩估计,可以推断总体的分布形式。例如,利用样本数据
的矩估计
出总体的分布为
正态分布
或泊松分布等。3、假设检验和模型拟合:基于矩...
为什么用
矩估计
要用原点矩?
答:
设总体服从
正态分布
X1.X2...Xn是来自总体的一个样本,求μ,σ平方
的矩估计
量。二阶中心矩才是方差 而二阶原点矩表示的则是随机变量x平方的期望 而要求两个参数的矩估计 需要列出两个方程 一个是v1=Ex=μ 另一个是v2=E(x^2)=Dx加(Ex)^2=σ^2加μ^2 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是?
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