总体x服从P(λ)分布,其中λ>0,X1.X2-Xn为样本,则λ2的无偏估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/23 08:46:17
设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},求数学期望和方差

泊松分布P{X=k}=(λ^k)·e^(-λ)/k!P{X=1}=λ·e^(-λ)P{X=2}=λ²·e^(-λ)/2因为P{X=1}=P{X=2}所以λ·e^(-λ)=λ²·e^

X服从参数为λ的泊松分布,利用切比雪夫不等式证明P{0

由X服从参数为λ的泊松分布得:EX=λ,DX=λP{0

设X~ε(λ),X1,X2,……是来自总体X的随机变量,和总体X独立的随机变量N服从均值为1/P的几何分布,求Y=(X1

这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1

设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为?

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.

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

x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln(n个泊松概率函数求积),之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问:过程!!结果我知道

设随机变量X服从参数λ的泊松分布,且P{X=0}=1/2,求P{X>1﹜

F(x)=λ^ke^(-λ)/k!由P{X=0}=1/2得e^(-λ)=1/2λ=ln2则F(x)=(ln2)^k/2(k!)P{X>1}=1-P{X

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则P{X>2}的值为

P{X=1}=λ*e^(-λ)P{X=2}=0.5*(λ^2)*e^(-λ)所以λ*e^(-λ)=0.5*(λ^2)*e^(-λ)整理λ=0或λ=2λ≠0,所以λ=2P{X=0}=e^(-2)P{X=

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且已知P{X=1}=P{X=2},求P{X=4}.

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3

设总体X服从参数为λ的普阿松分布(泊松分布),它的分布律为:

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ)·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ)·λ^(∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

设总体X服从参数为λ的泊松分布,X1.Xn是X的简单随机样本.求证:1/2(x的平均

求证什么?看不懂你的意思 你把题目打清楚点,我看看 就算这个统计量的方差是否是λ这里有

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且p{X=1}=p{X=2},则EX=?DX=?

有些符号不会打.但有这样的结论:泊松分布的数学期望与方差相等,都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数,只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布

设总体X~P(λ),则来自总体X的样本X1,X2.Xn的样本概率分布为

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

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;

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则EX=? DX=?

随机变量X服从参数为λ的泊松分布P{X=k}=e^(-λ)*λ^k/k!P{X=1}=e^(-λ)*λ^1/1!P{X=2}=e^(-λ)*λ^2/2!若P{X=1}=P{X=2}λ=2E(x)=D(

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,即X~P(λ),已知P(X=1)=P(X=2),则X的期望E(X)为多少

P(X=k)=(λ^k/k!)*e^(-λ)E(X)=λP(X=1)=(λ^1/1!)*e^(-λ)=λ*e^(-λ)P(X=2)=(λ^2/2!)*e^(-λ)=0.5λ^2*e^(-λ)λ*e^(

设总体X服从自由度为m的伽方分布,(X1,X2...Xn)是其中一个样本,求样本均值的密度函数

1.由伽方分布的性质有:\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY(t).\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ(z)=P{Z<=z}=P{Y&