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设总体x的概率密度为f(x;θ)
设总体X的概率密度为f(x;θ)
=e^-(x-θ),x>=0时;f(x;θ)=0,x<0_百度...
答:
=-θ-1=µ
;θ
=-µ-1 θ^=- ̄X-1
(X
左边横线在X上方)其中 ̄X=1/n∑(从1到n)Xi
设总体X的概率密度为f(x;θ)
=e^-(x-θ),x>=0时;f(x;θ)=0,x<0时...
答:
由于那些符号太难输了,如图
设总体X的概率密度为f(x;θ)
=e^-(x-θ),x>=0时;f(x;θ)=0,x_百度知 ...
答:
由于那些符号太难输了,如图
设总体X的概率密度
函数
为f(x;θ)
=θ^(-1)*[e^(-x/θ)] 0<x<+∞,0<...
答:
X为指数分布,其数学期望为θ,故θ的矩估计为样本均值 矩估计就是用样本矩替代
总体
矩进行估计
设总体X的概率密度为
:
f(x
,
θ)
=e的[-(x-θ)]次方,x≥θ;0,x<θ。而X...
答:
全题为:“
设总体X的概率密度为
:
f(x
,
θ)
=e的[-(x-θ)]次方,x≥θ;0,x<θ。...答:EX=∫(上+∞下θ)xf(x,θ)dx=∫(上+∞下θ)xe^[-(x-θ)]dx =-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx) =-θ-1=µ
; θ
=-µ-1 θ^=- ̄X...
设总体X的概率密度为F(X
,
θ)
=θ, 0<x<11?θ, 1≤x<20, 其他,其中θ是...
答:
由已知条件,似然函数为:L
(θ)
=
θθ
…θN个(1?θ)…(1?θ)n?N个=θN(1-θ)n-N,两边取对数得:ln L(θ)=Nlnθ+(n-N)ln(1-θ),两边对θ求导可得:d ln L
(θ)
dθ=Nθ+n?N1?θ,令:d ln L(θ)dθ=0,可得:θ=Nn,故θ得最大似然估计为:Nn.
设总体x的概率密度
函数
为F(x
,
θ)
,x1,x2,...,xn为其样本,求θ的极矩...
答:
等于1。解答过程如下:L(θ|x)=(θ^n)e^(-θΣxi)l(θ|x)=ln(L)=nln(
θ)
-θΣxi l'(θ|x)=n/θ-Σxi 使导数=0求最大拟然 n/θ^=Σxi θ^=n/Σxi =1/
(x
均值)
概率密度
函数的理解 密度这个说法是从物理那里搬过来的,想想一个球体,我们知道质量和体积的函数,求导就是密度...
【急求】
设总体X的概率密度
函数
为f(x;θ)
=(
θ的
x次方*e负θ次方)/X!
答:
x应该是可以为0的吧,这是泊松分布,泊松分布的均值和方差都是θ。矩估计量:θ=
(x
1+x2+x3+...+xn)/n 一个式子就够了。最大似然:L(
θ)
=θ^(x1+x2+...+xn)*e^(-nθ)/c~θ^(x1+x2+...+xn)*e^(-nθ)C是(x1!*x2!*...*xn!),这是已知常数,不影响likelihood函数 ...
设总体x的概率密度为f(X
,
θ)
,其中θ味未知参数,且E(X)=2θ,x1,x2...
答:
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 ...
设总体X的概率密度为f(x
,
θ)
=θ, 0<x<11?θ, 1≤x<20 , 其他其中θ是...
答:
(I)因为:EX=∫+∞?∞x
f(x
,
θ)
dx=∫10
xθ
dx+∫21x(1?θ)dx=32-θ,令:32-θ=.
X
,可得θ的矩估计为:θ=32-.X.(II)由已知条件,似然函数为:L(
θ)
=
θθ
…θN个(1?θ)…(1?θ)n?N个=θN(1-θ)n-N,两边取对数得:ln L(θ)=Nlnθ+(n-N)ln(1-θ),...
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