总体分布f(x),则矩估计量-搜答案-智慧作业帮

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

EX=mp=(x1+x2+...+xn)/n所以p的矩估计量为(x1+x2+...+xn)/(mn)而E[(x1+x2+...+xn)/(mn)]=(E(x1)+E(x2)+...+E(xn))/(m

/>矩法估计思路大概就是先找出参数与期望之间的关系,然后用样本矩(样本平均数)代替期望,对参数进行估计.具体步骤如下：所以参数的估计值是样本平均数的三倍.如果还有问题再问我吧.

答案不是挺清楚的么,E(X^2)就是E(x)的被积函数乘1个x,再积分就行了再问：是具体的积分过程不清楚，望告知。再答：这个写起来真的太长了。。。你可以设t=(x-μ)/θ，替换以后积分会稍微轻松一点

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.

套用公式计算,经济数学团队帮你解答.请及时评价.再问：这一步是怎么的，看不懂　　谢谢了再答：

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

1.总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,更确切的说,是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合.总体可分为有限总体和无限总体.总体中的所有单位都能够标识者为

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出

矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确

将每个柱体中间值求出来然后将所有柱体中间值求平均数

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,

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;

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贾平凹不是作家么？还写数理统计的书？