泊松分布的极大似然估计
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...
答：泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布（法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution）。
答：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...
答：所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值，所以：既然λ的似然估计是X的均值，那它平方是的似然估计就是样本均值的平方。∵X服从参数为λ的泊松分布 ∴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 L（x1，x2，…，xn...
答：2. 当二项分布的试验次数n很大，且每次试验成功的概率p很小时，泊松分布可以作为二项分布的近似。此时，泊松分布的参数λ等于np。3. 通常，当n≧20且p≦0.05时，可以使用泊松分布的公式进行近似计算。4. 泊松分布是由二项分布推导而来的，具体推导过程在相关部分有所阐述。5. 在实际应用中，泊松...
答：泊松分布是一个离散型随机变量分布，其分布律是：P(X=k)=λkeλk!泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布。泊松分布是以18～19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松命名的，他在1838年时发表。这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。泊松分布是重要的离散分布之一，它多出现...
答：概率论问题:若X服从参数为λ的泊松分布,则EX和DX有什么关系?求解释...X服从参数为λ的泊松分布，EX=λ。把EX换成一阶样本矩Xˉ，即得矩估计量为λ^=Xˉ。λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1/X-（X-表示均值）。因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即u1=E(X)=λ。答案为2。解题...
答：3.掌握正态总体的样本均值.样本方差.样本矩的抽样分布.4.了解经验分布函数的概念和性质.七、参数估计考试内容点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法考试要求1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念.2.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法 6 1 已赞过 已踩过< 你对这个回答...
答：【答案】：A
答：用泊松分布参数λ的极大似然估计的渐进分布求置信区间 我来答 1个回答 #热议# 武大靖在冬奥的表现,怎么评价最恰当?Bemyself0705 2019-10-11 知道答主 回答量:5 采纳率:0% 帮助的人:3575 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 收起 ...
网友评论：
龚咸19719945799：
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λ的极大似然估计 -
13813项蓝
： P(X=x)=(Xe~-)/x!,构造似然函数L(入)=P(X=x1) 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归功于英国的统计学家.罗纳德·费希尔(R. A. Fisher) 极大似然函数估计值的一般步骤: 1、 写出似然函数; 2 、对似然函数取对数,并整理; 3、求导数; 4、解似然方程 .
龚咸19719945799：
【解答题】求参数λ的极大似然估计.【解答题】设总体X服从参数为λ>0的泊松分布,(X1,X2,…Xn)是从该总体取得的简单随机样本的样本单元观察值,求... -
13813项蓝
：[答案] P(X=x)=(λ^xe^-λ)/x!,构造似然函数L(λ)=P(X=x1)P(X=x2)...P(X=xn)=∏)(λ^xie^-λ)/xi!,然后两边取对数,再对λ求导,令导数为零,得到λ的极大似然估计.实在不好打!
龚咸19719945799：
设X服从参数为λ的泊松分布,试求参数λ的矩估计与极大似然估计 -
13813项蓝
：[答案] 所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以: 既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方. 极大似然估计
龚咸19719945799：
求极大似然估计已知(1,1,2,9,10,12,)是来自参数为λ的泊松分布总体的样本,求P{X=0}的极大似然估计.(请给出详细过程) -
13813项蓝
：[答案] (1,1,2,9,10,12,)是来自参数为λ的泊松分布总体的样本 则因为其均值为: μ=(1+1+2+9+10+12)=35/6 又泊松分布的期望等于方差,所以σ2=μ=35/6 所以极大似然估计: P{X=k}=(35/6)^k/k!e^(-35/6) 则极大...
龚咸19719945799：
设总体X服从泊松分布,即X~P(λ),则参数λ2的极大似然估计量为多少?其中λ2为λ的平方. 请高手帮帮忙吧! 我实在是不理解,λ的似然估计是X的均值,那... -
13813项蓝
：[答案] 所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以: 既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方.
龚咸19719945799：
求极大似然估计 -
13813项蓝
： (1,1,2,9,10,12,)是来自参数为λ的泊松分布总体的样本 则因为其均值为:μ=(1+1+2+9+10+12)=35/6 又泊松分布的期望等于方差,所以σ2=μ=35/6 所以极大似然估计:P{X=k}=(35/6)^k/k!e^(-35/6) 则极大似然函数为:L(k1,k2...)=(35/6)^k1/k1!e^(-...
龚咸19719945799：
设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,....,Xn是总体X的样本,试求参数λ的最大似然估计 -
13813项蓝
：[答案] 因为总体X服从泊松分布,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ. 因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 (即X的平均数) 所以λ的矩估计量为 λ(上面一个尖号)=X拔.
龚咸19719945799：
总体X服从参数为λ的泊松分布,λ(λ>0)未知,求参数λ的最大似然估计量. -
13813项蓝
：[答案] ∵X服从参数为λ的泊松分布∴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L(x1,x2,…,xn;λ)=nπi=1λxixi!e−λ=e−nλnπi=1λxixi!∴lnL=−nλ+ni...
龚咸19719945799：
几个概率论的题目不懂.求泊松分布P(λ) 的关于未知参数λ 的最大似然估量. -
13813项蓝
：[答案] 解 随机变量X的分布律为P{X=k}= [(λ^k)/k!]e^(-λ) ,λ>0,k=0,1,2,…似然函数为L(λ)=П(k从1到n) [(λ^k)/k!]e^(-λ)=e^(-nλ)λ^(n(n+1)/2)П(k从1到n) (1/k!).lnL(λ)=-nλ+n(n+1)/2 * lnλ +lnП(k从1到n) (1/k...
龚咸19719945799：
极大似然估计 -
13813项蓝
： 设Xi=1:第i次抽样得到的球是黑球;Xi=0:第i次抽样得到的球是白球; 那么抽样得到的黑球数为:∑Xi 那么P(Xi=1)=r/(1+r) 于是极大似然函数为: L(r;x1,x2,...,xn)=∏f(xi;r)=[r/(1+r)]^n lnL(r;x1,x2,...,xn)=[lnr-ln(1+r)]/n dlnL/dr=[1/r-1/(1+r)]/n=0得到: 无解 那么这时候改变方法,从定义出发
