设总体X的分布律如表7-1-1所示,求极大似然估计值

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/14 16:49:14
概率论 设总体X的概率密度f(x)=(a+1)x^n 0

如果题目没错的话,就是这么做的

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的概率密度为f(x,Ө )=Ө x^(-Ө -1),x>1;0,其他

EX=∫[1,+∞]x*Өx^(-Ө-1)dx=Ө∫[1,+∞]x^(-Ө)dx=Ө/(1-Ө).Ө=EX/(1+E

设总体x的分布函数为f(x),概率密度函数为f(x),(x1,x2…xn)是来自总体x的一个样本,x(1)和x(n)分别

X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)

设X1.X2.Xn是来自正态总体N(3,4)的样本,则1/4倍的Xi-3的平方求和服从的分布为?

由Xi~N(3,4)得Xi-3~N(0,4)得(Xi-3)/4~N(0,4/(4^2))所以(Xi-3)/4~N(0,1/4)

概率论大数定理设总体X服从参数为2的泊松分布、X1,X2`````Xn为来自总体X的一个样本,则当n→∞,Yn=1/n(

Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服

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

概率论的一个题目设总体X服从(0-1)分布,X1,X2,……,Xn为X的一个样本,求p的极大似然估计.

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)

设总体X~N(0,σ^2),X1、X2为X的样本,求证(X1+X2)^2/(X1-X2)^2服从分布F(1,1)

N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理:X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1

设总体X~N(0.1) X1,X2,.Xn 为简单随机样本,试问该统计量是服从什么分布:{ [ (n/3)-1]* ∑'

首先要有卡方分布(χ2(n)分布)和F分布的基础.如果不知道这两个,需要先翻书复习.根据卡方分布定义,∑''3,i=1''Xi²满足自由度为3的卡方分布∑''n,i=4''Xi²满

设总体X的概率密度函数为f(x;θ)=θ^(-1)*[e^(-x/θ)] 0

再问:不好意思啊,,,那个。。。X1,……Xn为其样本求H0:θ=2H1:θ=4的最佳检验给定显著性水平a=0.05能做就帮我做下不行也告诉我下不管怎么样我会采纳的谢谢~再答:抱歉,这个我不会呀,我们

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 X1,X2,X3.Xn为来自总体 X的样本,已知总体的分布密度函数为:[f(

亲爱的同学,你的题目抄写错误或图片拍摄不清晰,老师无法清楚理解题意,请重新核实你的问题再提问,谢谢!

设X1,X2,...Xn是取自正态总体X~N(μ,σ^2)的一个样本,则1/(σ^2)∑(X-μ)^2 服从的分布是()

服从X^2(n-1)分布,那个X不是未知数X,长得像而已,手机打不出来,抱歉.因为(x-u)^2求和,等于n-1倍的样本方差平方,然后就是定理了,手机不好打阿~

设总体X~N(0,σ^2),参数σ>0未知,X1,X2,…Xn是取自总体X的简单随机样本(n>1)

(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的