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设总体X的概率密度为f
设总体X的概率密度为f
(x)={(a+1)x^a,0}其中a>—1是未知参数……求a...
答:
解答:矩估计:E(
x
)=∫_(0,1) x * (θ+1)x^θ dx =∫_(0,1) (θ+1)x^(θ+1) dx =(θ+1)/(θ+2)*x^(θ+2) |_(0,1)=(θ+1)/(θ+2)令E(x)=(Σxi)/n 则θ=1/(1-(Σxi)/n) - 2 极大似然估计:ln p(x1, x2, ..., xn) = ln
f
(x1) + ln f...
急求!
设总体X的概率密度为f
(x)=ae^(-ax),x>0;0,x=0;0,x=
答:
lnL=n *lna -a*(x1+x2+…+xn)再对a求导得到 L'/L=n/a - (x1+x2+…+xn)令其等于0,所以 n/a - (x1+x2+…+xn)=0 即 a=(x1+x2+…+xn)/n,所以a的极大似然估计为
X的
样本均值 X拔
设总体X的概率密度为f
(x;θ)=e^-(x-θ),x>=0时;f(x;θ)=0,x<0_百度...
答:
=-(xe^[-(
x
-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx)=-θ-1=µθ=-µ-1 θ^=- ̄
X
-1(X左边横线在X上方)其中 ̄X=1/n∑(从1到n)Xi
设总体X的概率密度为
:f(x,θ)=e的[-(x-θ)]次方,x≥θ;0,x<θ。而X...
答:
全题为:“
设总体X的概率密度为
:f(x,θ)=e的[-(x-θ)]次方,x≥θ;0,x<θ。...答:EX=∫(上+∞下θ)
xf
(x,θ)dx=∫(上+∞下θ)xe^[-(x-θ)]dx =-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx) =-θ-1=µ θ=-µ-1 θ^=- ̄X...
急求!
设总体X的概率密度为f
(x)=ae^(-ax),x>0;0,x=<0,x1,x2,...xn为...
答:
设L(a)=
f
(x1)*f(x2)...f(xn)=a^n *e^[-a*(x1+x2+…+xn)]取对数得到 lnL=n *lna -a*(x1+x2+…+xn)再对a求导得到 L'/L=n/a - (x1+x2+…+xn)令其等于0,所以 n/a - (x1+x2+…+xn)=0 即 a=(x1+x2+…+xn)/n,所以a的极大似然估计为
X的
样本均值 X拔 ...
概率论!谢谢!采纳后追加分数!
设总体X的概率密度为f
(x)=(α^2)xe^...
答:
已知
X的概率密度为f
(x)=(α^2)xe^(-αx),x>0;0,(其它)故参数α的矩估计量 =E(X)= ∫ (上限+∞,下限0) x * f(x) dx = ∫ (上限+∞,下限0) x^2 * α^2 * e^(-αx) dx 而由分部积分法可以得到,∫ x^2 * α^2 * e^(-αx) dx = -αx^2 * e^(-αx...
设总体X的概率密度为f
(x)=1/θ (0<x<=θ),θ>0,θ是未知参数(X1X2X3...
答:
Fx
(x)=x/θ (0<x<=θ)let M~max(x1,x2,x3)F m(m)=Fx1(m)Fx2(m)Fx3(m)= m^3/θ^3
f
m(m)=3m^2/θ^3 E {m}= ∫(0~θ)3m^3/(θ^3)dm=3(m^4/4θ^3)|m~(0~θ)=(3/4)θ^4/θ^3=(3/4)θ let N~min(x1,x2,x3)Fn(n)=1-(1-Fx1(n))(1-Fx2...
设总体X的概率密度为 f
(x)=2e的-2(x-θ )次方,x>θ f(x)=0 x=<θ...
答:
简单分析一下即可,详情如图所示
设总体x的概率密度
函数
为F
(x,θ),x1,x2,...,xn为其样本,求θ的极矩...
答:
等于1。解答过程如下:L(θ|
x
)=(θ^n)e^(-θΣxi)l(θ|x)=ln(L)=nln(θ)-θΣxi l'(θ|x)=n/θ-Σxi 使导数=0求最大拟然 n/θ^=Σxi θ^=n/Σxi =1/(x均值)
概率密度
函数的理解 密度这个说法是从物理那里搬过来的,想想一个球体,我们知道质量和体积的函数,求导就是密度...
设总体X的概率密度为f
(x)=βxβ?1,0<x<10,其他(β>0),x1,x2,…,xn是...
答:
∞
xf
(x,β)dx=∫+∞1βxβdx=ββ+1令EX=.
X
,则.X=ββ+1解得:β=.X1?.X即β的矩估计量为β=.X1?.X∵似然函数为:L(x1,x2,…,xn;β)=nπi=1βxiβ?1=βn(x1x2…xn)β?1,xi>1(i=1,2,…,n)∴lnL=nlnβ+(β-1)ln(x1x2…xn)=nlnβ+(β?...
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