泊松分布极大似然函数
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/09 18:41:57
entropyfunctionmaximumentropy
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
很简单啊.特征函数E(exp(itx)),其中x服从泊松分布,于是(我中间都是乘起来的,没写乘号而已)E(exp(itx))=sum(k从0到无穷)exp(itk)exp(-lambda)lambda
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
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
详细解答如下,点击放大:
设总体X服从(0-1)分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)
P{X=k}=(λ“-k"e"-λ")/k!k=0,1,2…λ>0;0λ
极大似然估计的方法:1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi密度函数的连乘.每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同.2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,
% 密度函数Y = poisspdf(X,LAMBDA) returns the Poisson probability 
举个例子:lambda=2;r=poissrnd(lambda,10000,1);mean(r)%均值var(r)%方差y=poisspdf(r,lambda);%概率密度...功率谱应该可以用psd
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
这个问题其实很简单按照公式积分就好了
and()的返回值不是所有int,而是0-RAND_MAX的平均分布(实际上是RAND_MAX+1种可能的返回值)
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
X服从P(λ1),则P(X=i)=[λ1^i/i!]*e(-λ1)X+Y=k,则Y=k-i,Y服从P(λ2),则P(Y=k-i)=[λ2^(k-i)/(k-i)!]*e^(-λ2)从而p(X+Y=k)
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?
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