均匀分布 矩估计 无偏

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/16 17:57:25
英国高中统计学问题关于随机变量 无偏估计

first,thep.d.f.ofxisf(x)=1/θsotheE(x^2)istheintegrationofx^2*f(x)overallrealnumbers

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

概率论与数理统计中的无偏估计咋算

做无偏估计,自然会有估计量,而估计量是一个随机变量,是可以求期望的,若其期望=你所要估计的参数,那么它就是无偏的

怎么证明样本方差是总体方差的无偏估计

n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[

关于无偏估计的计算的!

题目有问题,最后一句应该是sigma^hat是总体标准差sigma的无偏估计,而不是方差sigma^2的无偏估计.

概率统计问题样本方差的期望是总体X方差的无偏估计,那么我可以把样本方差直接当做总体X的方差吗?

样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当

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

设总体X,X1,X2...Xn是取自总体X的一个样本,A为样本均值,则不是总体期望μ的无偏估计的是?

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

证明“一个估计量是一致最小方差无偏估计”中“最小方差”怎么证?

由方差公式求极值点,可以证明方差在该极值点只存在极小值.就是这么证明的.

求矩估计和极大似然估计

详细解答如下,点击放大:

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.

一个无偏估计的题~概率论的

E(kx1+x2+x3)/6=(kEx1+Ex2+Ex3)/6=(k+2)u/6=uk=4

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?

无偏估计是指( ). A . 样本估计量的值恰好等于待估的总体参数 B . 样本估计值围绕待估总体参数使其误差最小 C

无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值.估计量的数学期望等于被估计参数,则称此为无偏估计.因此,答案是C

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