均匀分布的最大似然数
答：又f(xi，θ)=⎧⎨⎩1θ，0≤xi≤θ0，其他，所以似然函数L(θ)=⎧⎨⎩1θn，0≤xi≤θ0，其它 而dlnL(θ)dθ=−nϑ＜0，所以L（θ）关于θ是减函数。所以θ的最大似然估计为θ最大=max（X1，…Xn）。（Ⅱ）E（θ最大）=E（max（...
答：你好！不一定，例如连续型均匀分布U(a,b)，估计a与b时两种方法的结果就不同。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
答：（Ⅰ）因为总体X在区间[0，θ]上服从均匀分布，因此 E(X)＝ θ 2 ，所以θ的矩估计为θ矩＝2 .X ；又f(xi，θ)＝ 1θ，0≤xi≤θ0，其他 ，所以似然函数L(θ)＝ 1θn，0≤xi≤θ0，其他 而 dlnL(θ)dθ ＝?n ?＜0，所以L（θ）关于θ是减函数．所以θ的最大似然估计为 θ...
答：这里的x(n)在高等数理统计学中称为“次序统计量”，表示n个样本xi按从小到大排列时的第n个样本的值，也就是最大的样本的值了。您可能忽略了一处小地方，就是均匀分布U(0,a)的密度函数不仅仅是p(x)=1/a 确切来说应该是p(x)=1/a 当0<x<a时 P(x)=0 x为其它值 写成示性函数...
答：E(x)=(10-b)/2 E(x)=1/n∑(Xi)b1=10-2/n∑(Xi)E[b1]=10-2/n*n*(10-b)/2=b b1为b的无偏估计 L(b)=1/(10-b)^n xn*=max{x1,x2,x3..xi..} b1=xn*=max{x1,x2,x3..xi..} E(b1)=E(xn*)=(10-b)/2 b1为b的有偏估计 ...
答：然后再重新给A市88所小学打电话，重新随机选取88名学生的成绩，这是第二个随机样本。算出样本2的平均值，记作。然后重复n遍，获得n个样本均值，你会发现样本均值的分布符合正态分布。我们就可以用最大似然估计或距估计求得这个正态分布的期望。而样本平均数的期望（在这里就是均值），极其接近总体的...
答：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。如果总体服从均匀分布，这个时候需要考虑两个...
答：由题意得：X，Y～U（0，θ）则E（X）= E（Y）= θ/2 z=MIN{X，Y} Fmin(z)＝1−[1−F(z)]²=1-(1−1/θ)²fmin（z）= Fmin′（z）= E（z）= θ/3
答：空桶数u是个随机变量，我们就可以计算出它的期望：当n和m都趋向无穷大时，可得：即得出这种情况下，基数n与m、E(u)的关系：因为每个bit的值都服从0-1分布，故u服从二项分布。又因为n和m都趋向无穷大，所以u渐近地服从正态分布，即：对正态分布而言，μ的最大似然估计（MLE）是样本均值，其证明...
答：“熵”最初是热力学中的一个概念，上世纪40年代，香农首先在信息论中引入了信息熵的概念。信息熵用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0第一次系统提出最大熵的原理的一般认为是Jaynes，后来有人提出了相应的算法来估计...
网友评论：
微超17556598266：
最大似然 均匀分布(应该不太难的)设总体X在[a,b]上均匀分布,(x1,x2,……xn)(a≤xi≤b.i=1,2,……n)是x的样本,求未知参数的最大似然估计.我对b求导得 ... -
56523危雍
：[答案] ˆa = min{X1,X2, · · ·,Xn} = X(1), ˆb = max{X1,X2, · · ·,Xn} = X(n). b − a 应该尽可能的小,但b不能小于最大值,a不能大于最小值.所以没有公式,直接用肉眼看出来的.这是参考《统计建模与R软件》讲的.是参考哦
微超17556598266：
设X1,X2,X3...Xn独立同分布,都在区间[a - 1,a+1]上均匀分布,求a的最大似然函数.
56523危雍
： 似然函数 L(x1, x2,..., xn; a) = Prod_{i=1}^n p(xi; a) = Prod_{i=1}^n (1/2) Indicator(a-1<=xi<=a+1) = (1/2)^n indicator(a-1<=minX<=maxX<=a+1).a的最大似然估计为 (minX + maxX)/2 plus or minus (2- (maxX-minX))/2, 也就是 maxX-1 <= a <= minX+1.这里 maxX = max{x1,..., xn}, minX = min{x1,..., xn},
微超17556598266：
设X1,X2,X3...Xn独立同分布,都在区间[a - 1,a+1]上均匀分布,求a的最大似然函数. -
56523危雍
：[答案] 似然函数 L(x1,x2,...,xn; a) = Prod_{i=1}^n p(xi; a) = Prod_{i=1}^n (1/2) Indicator(a-1
微超17556598266：
概率求极大似然值.题目是:设总体X服从均匀分布U[0,b],取得容量为6的样本值:1.5 , 0.8 , 1.9 , 2.4 , 0.5 , 1.3,求参数的b的极大似然值. -
56523危雍
：[答案] b的极大似然值=MAX{1.5 ,0.8 ,1.9 ,2.4 ,0.5 ,1.3}=2.4
微超17556598266：
设总体X在区间[0,θ]上服从均匀分布,其中θ>0为未知参数,而X1,X2,…Xn是X的一个样本.(Ⅰ)求θ的矩估计和最大似然估计.(Ⅱ)试求最大似然估计的期望. -
56523危雍
：[答案] (Ⅰ)因为总体X在区间[0,θ]上服从均匀分布,因此 E(X)= θ 2, 所以θ的矩估计为θ矩=2 . X; 又f(xi,θ)= 1θ,0≤xi≤θ0,其他, 所以似然函数L(θ)= 1θn,0≤xi≤θ0,其他 而 dlnL(θ) dθ=− n ϑ<0, 所以L(θ)关于θ是减函数. 所以θ的最大似然估计为 θ最大=max(X1,...
微超17556598266：
设总体X在[0,θ]上服从均匀分布,θ未知,X1,…Xn是一个样本,试求θ的矩估计和最大似然估计. -
56523危雍
：[答案] 由题意,X的概率密度为fX(x)=1θ,0≤x≤θ0,其它,因此EX=∫θ0xfX(x)dx=θ2∴θ的矩估计为:θ=2.X=2ni=1xnn又因为似然函数为L(x1,x2,…,xn;θ)=1θnnπi=1I(0
微超17556598266：
设x1到xn是来自均匀总体u(0,a)的样本,试求参数a的最大似然估计 -
56523危雍
： 这里的x(n)在高等数理统计学中称为“次序统计量”,表示n个样本xi按从小到大排列时的第n个样本的值,也就是最大的样本的值了. 您可能忽略了一处小地方,就是均匀分布U(0,a)的密度函数不仅仅是p(x)=1/a 确切来说应该是p(x)=1/a 当0<x<a...
微超17556598266：
设连续型总体X的密度函数为f(X)=1θ,0≤X≤θ0,其他,θ>0.抽样X1=1,X2=2,X3=3,试求θ的:(1)矩估计;(2)极大似然估计. -
56523危雍
：[答案] (1)由题意,知X在区间[0,θ]服从均匀分布,因此EX= θ 2 令EX= . X,则θ=2 . X,即θ的矩估计为 θ=2 . X=4 (2) 因为似然函数为 L(x1,x2,…,xn;θ)=θ= 1 θn nπ i=1I(0≤Xi≤θ),其中I(0≤xi≤θ)为示性函数 要使得似然函数达到最大,首先一点是示性函数取值应该...
微超17556598266：
概率中最大似然估计值和矩估计值一定相等吗 -
56523危雍
： 你好!不一定,例如连续型均匀分布U(a,b),估计a与b时两种方法的结果就不同.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
微超17556598266：
概率求极大似然值. -
56523危雍
： b的极大似然值=MAX{1.5 , 0.8 , 1.9 , 2.4 , 0.5 , 1.3}=2.4
