均匀分布 矩估计 极大似然估计

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/15 15:32:53
概率论与数理统计中如何求极大似然估计题?

你要理解“极大”的含义,“极大”就是“所有样本同时发生的概率最大”,所有样本同时发生的概率就是他们单独概率的乘积,就是L(p)=f1(p)f2(p)…fn(p)最大,而为了方便计算,两边同时取对数In

概率与数理统计 关于矩估计和极大似然估计的一道题,谁能给我写下答案..

为书写方便设θ=mE(x)=1*m²+2*2m(1-m)+3*(1-m)²=3-2mm的拔=(1+2+1)/3=4/3=E(x)=3-2m则m的矩估计=5/6似然函数L(m)=m&

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

概率论问题,求极大似然估计.

参数为δ.L(δ)=f(ξ1,ξ2,...,ξn;δ)=f(ξ1)f(ξ2)...f(ξn)=[(1/2δ)^n]*exp{-(1/δ)(|ξ1|+|ξ2|+...|ξn|)}为方便暂记|ξ1|+|ξ

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

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)=ll(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导l

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.

求矩估计和极大似然估计

详细解答如下,点击放大:

大学概率与数理统计求矩估计与极大似然

有标准的计算方法,如图.经济数学团队帮你解答.请及时评价.再问:再问:那这道题是怎么做啊?麻烦下谢谢了再答:1、如果前面的回答满意,请先采纳。2、你的提问不清楚,X的分布是什么?再问:再问:采纳了,麻

设总体x服从二项分布B(N,P),其中N已知,试求参数p的矩估计量和极大似然估计量

E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计:总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计:^p=_X/N;

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.

数理统计,求极大似然估计

C.若存在Xi=min(X1,X2,..,Xn).此时似然函数就是e^-(X1+X2+..+Xn-ntheta)theta取min(X1,X2,..,Xn)达最大

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?

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

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

关于概率与统计中遇到关于求矩值估计量与极大似然估计量的一般方法

额这个问题专业的说还好才学过···钜估计是指依据格里文科定理(即总体特征数可以用样本特征数来估计)利用样本的钜来估计总体的未知系数的方法例如总体密度函数为p(x;a,b)x1,x2,```xn是一个样