均匀分布 矩估计

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/16 17:08:00
问一个概率论里的题目“已知总体X服从均匀分布[0,θ],求矩法估计和极大似然估计,如果是有偏,请改为无偏”两个估计都会求

见图再问:你好,你的答案前面和后面我都仔细看懂了,X(n)的概率密度为什么是nX(n-1)/θ(n)?真诚期待你的答案。再答:你看看教材吧。最大次序统计量的概率密度如何求,教材上明明白白地写着啊。在独

数理统计中参数估计中的矩估计,为什么可以用样本的矩估计总体的矩?

因为辛钦大数定律说明样本矩以概率1收敛于总体矩,所以当样本容量很大时,这两个可以认为相等

matlab 均匀分布的随机数

a=2*pi*rand%rand产生0-1的double,*2*pi后最大为2×pi

矩估计法和极大似然估计法的一般步骤是什么?

.求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)解似然方程所谓矩估计法,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数.最简单的矩估计法是用一阶样本原点

极大似然法和矩估计的体会

极大似然估计法就是是L值最大,中间可用求导或取对数来判断.矩估计就是用样本的同阶矩来估计总体的同阶矩,可以是中心同阶矩也可以是原点同阶矩.通常用X的平均值和B2.不理解的话可以继续问.

统计中,用矩估计法估计的例子

这两个只是点估计的方法还有区间估计,一致最优无偏估计,当然这些只有在科大的或者高水平本科统计教程才有,可以看看科大的韦来生的数理统计.其他的每一个

求矩估计和极大似然估计

详细解答如下,点击放大:

数理统计之矩估计在矩估计中:用“样本原点矩”估计“总体原点矩”的原理是大数定律;那么用“样本中心矩”估计“总体中心矩”的

原理还是大数定律,仔细看“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律再问:大数定律只讲了X均值和u的无限接近;没讲到中心矩的问题啊;“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律,你在哪看到的?

概率论题目求解矩估计量和极大似然估计量

用公式计算即可,经济数学团队帮你解答.请及时评价.

矩法估计的习题

甲乙两个校对员彼此独立校对同一本书的样稿,校完后,甲发现了A个错字,乙发现了B个错字,其中共同发现的错字有C个,试用矩法估计给出总的错字个数及未被发现的错字个数的估计.

概率统计.求参数 的矩估计和极大似然估计 如图:详解.

矩估计法EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)极大似然法L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θLn(L(x,θ))=nLn(θ+

概率论矩估计和极大似然估计

再答:�����再问:??再答:什么情况?再问:能帮我做一下再问:新的问题再答:可以再问:发图噢再答:你发过来吧再问:再答:不好意思力学都忘了再问:……再答:你什么专业?

几道数理统计的题目,矩估计,最大似然估计

Xbar=E(X)=λ+2-2θ-2λ=2-2θ-λ(X^2)bar=E(X^2)=λ+4-4θ-4λ=4-4θ-3λ2-2θ-λ=Xbar4-4θ-3λ=(X^2)bar矩估计λ=2Xbar-(X^

概率矩估计的一个小计算

^θ只是一个θ的一个记号而已,你解的时候就当θ解均值=θ/θ-1均值*θ-均值-θ=0θ=均值/均值-1所以^θ=均值/均值-1

设随机变量在区间[0,2]上服从均匀分布,用切比雪夫不等式估计得 P{|X-1|>=2}

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布,用切比雪夫不等式估计P(|X-2|≥3)≤5)^2/3^2=4/P(|X-2|≥3)≤(1/0