设总体x的概率密度函数为,一个简单随机样本,求最大似然估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/15 02:39:16
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的概率密度为f(X,θ),其中θ味未知参数,且E(X)=2θ,x1,x2……xn为来自总体x的一个样本

根据无偏估计的定义,统计量的数学期望等于被估计的参数,具体到这里就是说E(c*X的平均值)=θ又由期望的性质E(c*X的平均值)=cE(X的平均值)=θ那么E(X的平均值)=θ/c又E(X的平均值)其

设总体X的概率密度为f(x)=ae^(-ax),x>0;0,x=

EX=∫[0,+∞]x*ae^(-ax)dx=∫[0,+∞]e^(-ax)dx.[分部积分]=1/a.a的矩估计a^=1/Xˉ.

设总体X的概率密度为,求极大似然估计量

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:

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)

考研题:设总体X的概率密度为f(x,)=2x/3θ^2,θ

很久没做过了,有点忘,仅做参考,你再算算,大概是这意思应该,不保证对

求Ө的极大似然估计,设总体X的概率密度为f(x

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

设总体X服从正态N(μ,σ²),x1,x2,xn为其总体的样本,求该样本的联合概率密度

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

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 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,X3……,Xn为总体X的一个样本,X的密度函数f(x)=βx^(β-1),0

1、矩估计EX=∫xf(x)dx=∫xβx^(β-1)dx=β/(β+1)=x(平均)--β=x(平均)/(1-x(平均))2、最大似然估计L(β)=TTβxi^(β-1)-->LnL(β)=nLnβ

设总体X概率密度为f(x)=3/2 *x^2,│x│

n足够大的时候,样本均值的期望不就是X的期望么,用CLT可以证明,叫什么中心极限定理什么的.Y=根号n(样本均值-E(X))/X的标准差服从Normal(0,1)分布也就是根号n倍样本均值,服从Nor

设(X,Y) 的概率密度函数为

P(X>=0)=1意思是X>=0的概率为1AP(X>=0)=∫(0~1)∫(0~1)6x²ydxdy=1BP(X

设随机变量X的概率密度函数为

期望不存在如果期望存在,期望是1/x乘上密度函数f(x)在0到无穷上积分,而这个积分是不收敛的因为在0附近f(x)~1,被积函数~1/x,广义积分发散所以Y=1/x的期望不存在