已知概率密度求矩估计量
答：1/θ∫(θt+u)e^(-t)d(θt+u) //d(θt+u)=θdt，这个θ和1/θ抵消了 =∫θte^(-t)dt+∫ue^(-t)dt //第一个积分可以分部积分 =-θte^(-t)+∫θe^(-t)dt-ue^(-t) //这一步前两个式子是分部积分得来的 =-θte^(-t)-θe^(-t)-ue^(-t)E(X^2)的积分就...
答：已知随机变量X的概率密度为,如图所示,求矩估计量与最大似然估计量 1个回答 #热议# 晚舟必归是李白的诗吗?fengzhejun77 2013-12-27 · TA获得超过3420个赞 知道大有可为答主 回答量:989 采纳率:75% 帮助的人:733万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 更多追问追答 追问 答案错了 本...
答：设总体X的概率密度函数为f(x)...求矩估计和极大似然估计 我来答 1个回答 #热议# 先人一步,探秘华为P50宝盒 百度网友8541e4a 2015-01-02 · TA获得超过5165个赞 知道大有可为答主 回答量:4681 采纳率:13% 帮助的人:3147万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 追问 谢谢谢谢 真的很...
答：∵EX＝∫+∞?∞xf(x，β)dx=∫+∞1βxβdx=ββ+1令EX＝.X，则.X＝ββ+1解得：β＝.X1?.X即β的矩估计量为β＝.X1?.X∵似然函数为：L(x1，x2，…，xn；β)＝nπi＝1βxiβ?1=βn(x1x2…xn)β?1，xi＞1（i=1，2，…，n）∴lnL=nlnβ+（β-1）ln（x1x2…xn）...
答：知道团队 认证团队 合伙人 企业 媒体 政府 其他组织 商城 手机答题 我的 总体的概率密度f(x)=((√Θ)x)^((√Θ)-1),(0≤x≤1)式中,Θ>0,求未知参数Θ矩估计量和矩估计值 求详细解题过程... 求详细解题过程 展开 我来答 1...
答：具体回答如图：已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实...
答：矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x') ,其中Σxi/n 最大似然估计f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1)...xn^(θ-1)lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(x1x2...xn)[lnL(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0θ=-n/ln(x1x2...xn...
答：求矩估计量基本原理是： 总体矩=对应的样本矩 矩估计量求 μ ：总体矩：E(X)=μ 对应的样本矩：(X1+X2+...+Xn)/n 总体矩=对应的样本矩，推出 E(X) = (X1+X2+...+Xn)/n n=10，推出μ的矩估计为： μ=(X1+X2+...+X10)/10 2. 矩估计量求 σ^2：首先利用公式 Var(X)...
答：∵E(X)=∫(-∞,∞)xf(x)dx=0，E(X²)=∫(-∞,∞)x²f(x)dx=(1/θ)∫(0,∞)x²e^(-x/θ)dx【令t=θx换元、分部积分法】=2θ²。而，由矩估计定义，样本均值是总体均值的原点矩估计；样本二阶原点矩是总体二阶原点矩的估计。又，总体一阶矩为0【无以...
答：解题过程如下图：
网友评论：
祖盛19859268636：
设总体X的概率密度为F(X)=为来自总体X的样本,试求参数θ的矩估计量和最大似然估计量. -
6780翟昭
：[答案]
祖盛19859268636：
已知总体X的概率密度f(x)=λe - λ(x - 2),x>20,x≤2(λ>0),X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样本,Y=X2.(1)求Y的数学期望EY;(2)求λ的矩估计量λ1和最大似然估计... -
6780翟昭
：[答案] (1)利用期望的求解方法有: EY=EX2 = ∫+∞2x2λe-λ(x-2)dx = ∫+∞0(t+2)2λe-λtdt = ∫+∞0t2λe-λtdt+4 ∫+∞0tλe-λtdt+4 ∫+∞0λe-λtdt ... 本题考点:最大似然估计法;一个正态总体的三个常用统计量;构造估计量的矩估计法.考点点评:本题主要考查矩估计和最...
祖盛19859268636：
设总体为指数分布,已知概率密度函数求参数的矩估计和极大似然估计的解题步骤 -
6780翟昭
： 设X~EXP(入) E(X)=1/入 ^入=1/(xbar)L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n) 入e^(-入xi) 两边取对数 ,并使ln(L)=l l(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi) 求导 l'(入|x)=n/入-n(xbar) 让导数=0 0=1/^入-(xbar) 1/^入=xbar ^入=1/(xbar) 再检验l二阶导为负数,所以l有最大值,最大拟然估计为1/(xbar),同矩形估计
祖盛19859268636：
设总体X的概率密度为f(x),X1,X2……Xn是来自X的样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量f(x)= θ(1 - x)^(θ - 1) ,0 -
6780翟昭
：[答案] L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln/dθ=n/θ+ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)=0θ=-n/ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)
祖盛19859268636：
设总体X的概率密度为f(x)=1/θ (0 -
6780翟昭
：[答案] Fx(x)=x/θ (0
祖盛19859268636：
设总体X的概率密度为f(x),X1,X2……Xn是来自X的样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量 -
6780翟昭
： L=f(x1)f(x2)...f(xn) =θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1).. lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)] dln/dθ=n/θ+ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)=0 θ=-n/ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)
祖盛19859268636：
题干如下:设总体X的概率密度为f(x;μ,θ)=(1/θ)*e^( - (x - μ)/θ),试求μ,θ的矩估计量 -
6780翟昭
： ^1/θθ和1/θ抵消了 =∫θte^(-t)dt+∫ue^(-t)dt //第一个积分可以分部积分 =-θte^(-t)+∫θe^(-t)dt-ue^(-t) //这一步前两个式子是分部积分得来的 =-θte^(-t)-θe^(-t)-ue^(-t) E(X^2)的积分就相当于E(X)的积分式子里x换成x^2,会有两次分部积分. 扩展资料: 设随...
祖盛19859268636：
设总体X的概率密度为,其中θ为未知参数,X1,X2,...,Xn为来自总体X的...
6780翟昭
：[答案] 首先应该是e(入) fxi(xi)=入e^(-入xi) i∈{1,2,...n} 把所有乘一起,设联合密度=p p(x1,x2,x3.,xn)=入^n e^(-入nx) 注意下面这个E(X)是期望值 E(X)=1/入 (X1+...+Xn)/n=1/入 入=1/(X均值)
祖盛19859268636：
设总体X的概率密度为f(x;θ)=e−(x−θ),x≥θ0,x<θ而是来自总体X的简单随机样本,则未知参数θ的矩估计量为1nni=1Xi−11nni=1Xi−1. -
6780翟昭
：[答案] (1)先求出总体的数学期望E(X) EX= ∫+∞−∞xf(x)dx= ∫+∞θxe−(x−θ)dx=−(xe−(x−θ)+e−(x−θ)) .+∞θ=θ+1 由于:E(X)= . X= 1 n n n=1Xi, 故有: ∧ θ+1= . X 得θ的矩估计量:θ= . X= 1 n n i=1Xi-1
