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设x1x2xn是来自总体
设X1
,
X2
.
Xn是来自
均匀分布
总体
U(0,c)的样本,求样本的联合概率密度_百度...
答:
均匀分布的
总体
U的概率密度为 f(u) = 1/c .总体U的独立样本
X1
,
X2
,...,
Xn
的联合概率密度为:f*(
x1
,
x2
,...,
xn
) = Πf(xi) = 1/(c的n次方)
设x1
,
x2
,~~,
xn是来自
正态
总体
N(μ, σ2)的样本,则()是统计量
答:
(Xi–μ/σ)是标准化的过程,服从标准正太分布,卡方分布就是正太方和。(标准)正太方和卡方出,卡方相除见F,若要得到t分布,一正n卡再相除。^^f(
x1
)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]f(
xn
)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(
x2
)...f(...
X1X2
……
Xn来自
均匀分布
总体
(0,θ)记第K个顺序统计量为X(K)求X(n...
答:
设 X1
,
X2
, ...,
Xn
来自总体
U(0, θ),并且这些随机变量是相互独立的。我们需要找到第 n 个顺序统计量 X(n) 的概率密度函数,即最大值的概率密度函数。对于顺序统计量,我们可以先找到累积分布函数(CDF)F_X(n)(x),然后对 x 求导以获得概率密度函数(PDF)f_X(n)(x)。首先,我们...
如何求最大似然估计?最大似然法
答:
设总体
X服从泊松分布P(λ),P(X≥1) 的最大似然估计量是1λxixi!e−λ=e−nλnπi=1λxixi!∴lnL=−nλ+ni...因为X服从参数为λ的泊松分布;所以P(X=m)=λmm!e−λ,(m=0,1,2,…)
设x1
,
x2
,…
xn是来自总体
的一组样本观测值则最大似然函数为...
设x1
,
x2
...
xn是来自总体
X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ...
答:
设x1
,
x2
...
xn是来自总体
X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ,1).(1)求μ的置信度为0.95的区间估计(2)求X的数学期望的置信度为0.95的区间估计... 设x1,x2...xn是来自总体X的简单随机样本值,已知Y=lnX服从正态分布N(μ,1). (1)求μ的置信度为0.95的区间估计(2)求X的数学期望的置信度...
设X1
,
X2
,…,
Xn是来自总体
卡方分布的样本,求样本均值的期望和样本均值的...
答:
均值的期望=原期望 均值的方差=原方差/n
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...
答:
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...
设X1
,
X2
,...
Xn是来自
概率密度为 的
总体
样本,θ未知,求θ的矩估计和极 ...
答:
striker_king 采纳率:90% 来自团队:机械化数学 擅长: 数学 为您推荐: 概率密度函数 样本最大值的概率密度
设总体
x的概率密度为 设x1
xn是来自总体
b
设x1x2
是来自均值为 设x1x2x3x4是来自均值 设总体x以等概率 概率密度函数怎么求 概率密度是什么 概率密度函数解题步骤 其他...
...
X1
,
X2
,…,
Xn是来自总体
X的简单随机样本,则当n→∞时Yn=1nni=1X2i...
答:
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,...
设X1
.
X2
.
Xn是来自
正态
总体
N(3,4)的样本,则1/4倍的Xi-3的平方求和服从的...
答:
由Xi~N(3,4) 得Xi-3~N(0,4) 得(Xi-3)/4~N(0,4/(4^2)) 所以(Xi-3)/4~N(0,1/4)
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设x1x2xn是从均匀总体
设x1x2x3是总体x的样本
设x1x2xn为总体x的一个样本
设x1x2是总体x的样本
设x1x2是从正态总体n
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设样本x1x2来自正态总体