E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)
X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)
θ=x'/(1-x') ,其中Σxi/n
最大似然估计
f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1)....xn^(θ-1)
lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(x1x2....xn)
[lnL(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0
θ=-n/ln(x1x2....xn)
最大似然估计为
θ=-n/ln(x1x2....xn)
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...Xn是来自概率密度为 的总体样本,θ未知,求θ的矩估计和极大...
X'=Σxi\/n=E(x)=θ\/(1+θ)θ=x'\/(1-x') ,其中Σxi\/n 最大似然估计f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1)...xn^(θ-1)lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(x1x2...xn)[lnL(θ)]'=n\/θ+ln(x1x2...xn)=0θ=-n\/ln(x1x2...xn)最大似然估计为θ=-n\/ln(x1x2...xn)如有意见...
X1,X2,...,Xn是来自总体X的一个样本X的概率密度为f(x)=其中>1的未知参...
X(1) f1(x)=n*(F(x))^5261(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^n X(n) fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n 其中f(x) F(x)分别是总体41021653x的密度函数和回分布函数 根据无偏估计的定义，统计量的来数学期望等于被估计的参源数，具体到这里就是说bai E（c*...
设样本X1,X2,…,Xn来自均匀分布总体U[0,θ\/2],试求参数θ的矩估计量...
L（θ）=1\/θ^ n∏（i=1到n）I{0<xi<θ}=1\/θ^ n I{x(n)<θ} 要使L（θ）最大，首先一点事实行函数取值为1，其次是1\/θ^ n 尽可能大，由于1\/θ^ n是θ的单调减函数 所以θ的取值应尽可能小，但示性函数为1觉得了θ不能小于X（n），由此给出1\/θ^ n的最大似然估计θ^=...
...0<x<10,其他 (θ>0),求θ的矩估计量和极大似然估计量
设X1，X2，…Xn是来自总体的简单随机样本①矩估计∵EX＝∫+∞?∞xf(x)dx=∫10θxθdx＝θθ+1令EX＝.X，得θθ+1＝.X即θ＝11?.X∴θ的矩估计量∧θ＝11?.X②最大似然估计∵最大似然函数为：L(x1，x2，…，xn；θ)＝nπi＝1θxiθ?10＜xi＜10，其它∴lnL＝nlnθ+(θ?1)...
...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_百度知 ...
L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln\/dθ=n\/θ+ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)=0 θ=-n\/ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)
设x1x2…xn是取自总体x的一个样本,,期中X～U(-θ,θ),求θ的矩估计
来估计总体的均值，因此我们需要计算样本的均值： E(x_bar)=E(X_1+X_2+...+X_n)\/n=(0+0+...+0)\/n=0 因此，θ的矩估计为： θ_矩估计=√(x_bar^2) 因为E(X^2)=θ^2，所以我们可以得到： θ^2=E(x_bar^2) 所以，θ的矩估计为： θ_矩估计=√(x_bar^2)...
设总体X服从参数λ的泊松分布,X1,X2,…,Xn是总体X的样本,是求λ的矩...
因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1\/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ上面一个尖号=X拔由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种情况，所以...
设总体X~B(1,P),X1,X2...Xn是来自总体X的一个样本 求总体均值μ,及方差...
解：本题利用了估计量法中的矩估计法求解。
已知总体X服从参数为λ的指数分布,设X1,X2,X3…...,Xn是子样观察值...
λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1\/X-（X-表示均值）。详细求解过程如下图：
设X1,X2,…,Xn是来自总体的一个样本,且X～π(λ),求P{X=0}的极大似然...
最大似然估计法 L(λ)=∏【i从1到n】λ^xi*e^(-λ)\/xi!lnL(λ)=(x1+x2+…+xn)*lnλ+-nλ-(lnx1!+lnx2!+…+lnxn!)对λ求导,并令导数等于0得 （lnL(λ)）'=(x1+x2+…+xn)\/λ-n=0 λ估计量=X拔=（X1+X2+…+Xn)\/n 矩估计法 EX=λ 所以：λ估计量=X拔=（X1+...
