设总体X的概率分布为,求θ的矩估计值和最大似然估计值

概率最大似然估计值设X1,X2,...Xn为总体X的一个样本,x1,x2,...xn为一相应的样本值.总体X的概率密度函 设总体X的密度函数为 ,现已知样本均值为 ,求参数θ的矩法估计值 . 设x1,x2.xn是总体X的一个样本值,且总体X服从泊松分布,其参数λ>0,求λ的最大似然估计值? 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 求矩估计值和极大似然估计值.概率论 谢谢 应用概率求最大似然估计值过程（急） 总体的概率密度f(x)=((√Θ)x)^((√Θ)-1),(0≤x≤1)式中,Θ>0,求未知参数Θ矩估计量和矩估计值 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 最大似然估计值和最大似然估计量的区别是什么? 其中未知参数θ>-1,x1,x2,.xn为取自总体的样本值,求未知参数θ的矩估计值 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 设总体X的概率密度为f（x),X1,X2……Xn是来自X的样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量