求U=e-1 θ最大似然估计值

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/15 07:49:13
求f(t)= u(1-t)e-t的傅氏变换

F(w)=[1-e-(2πjw+1)]/(2πjw+1)

求RC串联电路充电.向一个RC串联电路充电,电容上的电压为:U=U零(1-(e的1/RC次方)U零为直流电源的电压.求在

电容上的电压应该是U=Uo(1-e)的-t/RC次方,这样的话U/Uo=(1-e)的-t/RC次方,带入t即可.

设x=u.e^u,u^2+v^2=1,求dv/dx;求详解

x=ue^u两边微分:dx=e^udu+ue^udu=[(1+u)e^u]dudu/dx=1/[(1+u)e^u]u^2+v^2=1两边微分:2udu+2vdv=0dv/du=-u/vdv/dx=(d

总体X概率密度f(x)=1/(2θ^3)*x^2*e^(-x/θ),求θ最大似然估计值

[ln(2x)]'=1/(2x)*(2x)'=1/x,是不是这里错了;还有函数第一项对sita求导等于0

关于“极大似然估计值”和“大数定理”

大数定律有3个,指的是样本很大时的趋势,只具有统计学意义.常用的是伯努力大数定律,也就是你说的那个.数学书中总是给明了一件事发生的确切概率,但实际中我们并不能知道它,比如你怎么知道硬币正面的概率就是0

u(0,1) 求e(x4) 概率论与数理统计

x~u(0,1),即x服从(0.1)上均匀分布,则f(x)=1,0<x<1     =0, 其他  

已知总体Y服从正态分布N(u,1),且Y=lnX,求X的期望E(X)

E(X)=∫(-∞,∞)e^y*(1/2π)^(1/2)*e^((y-u)/2)^2dy=e^(1/2+u)

概率论 Y = lnX N(u,1) 求E(X)

回答:根据题意,Y∼N(μ,1),X=e^(Y),y=h(x)=lnx,h'(x)=1/x.于是,X的概率密度为ψ(x)=[1/√(2π)]{e^[-(1/2)(lnx-μ)^2]}(1/

若e^(u+v)=uv,求dv/du

将e^(u+v)=uv两边对u求导得:  e^(u+v)*(1+v')=v+u*v'  解得v'=(v-e^(u+v))/(e^(u+v)-u)  即dv/du=(v-e^(u+v))/(e^(u+v

应用概率求最大似然估计值过程(急)

求最大似然估计要求似然方程L取到最大,如果是独立观测,L=(1/theta)^n*e(-(x1+x2+...+xn)/theta)因为L最大和log(L)取到最大等价,设x_mean为观测的均值,有l

设X服从0-1分布,X1,X2.XN是来自X的一个样本,试求参数P的极大似然估计值

P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x

P(A) U P(B) U P(C) U P(D) U P(E) U P(F)=求推倒公式^^thanks

P(A)∪P(B)∪P(C)∪P(D)∪P(E)∪P(F)=1-P(abcdef)a代表A的非,即A得对立事件.其他依次类推

最大似然估计值和最大似然估计量的英文都是maximum likelihood estimator.那做英文概率卷时用不用

不用区分.你写缩写.该什么场合阅卷的是可以自己判断的.嘿嘿.你全写成MLE=...