均匀分布矩估计无偏-搜答案-搜搜考试网

first,thep.d.f.ofxisf(x)=1/θsotheE(x^2)istheintegrationofx^2*f(x)overallrealnumbers

见图再问：你好，你的答案前面和后面我都仔细看懂了，X(n)的概率密度为什么是nX(n-1)/θ(n)?真诚期待你的答案。再答：你看看教材吧。最大次序统计量的概率密度如何求，教材上明明白白地写着啊。在独

做无偏估计,自然会有估计量,而估计量是一个随机变量,是可以求期望的,若其期望=你所要估计的参数,那么它就是无偏的

Anunbiasedestimatorsdoesnotmeanitisveryclosetobeestimatedparameters,itmustalsobewithgeneralparameter

n-1的由来——样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[

题目有问题,最后一句应该是sigma^hat是总体标准差sigma的无偏估计,而不是方差sigma^2的无偏估计.

样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当

这两个只是点估计的方法还有区间估计,一致最优无偏估计,当然这些只有在科大的或者高水平本科统计教程才有,可以看看科大的韦来生的数理统计.其他的每一个

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

由方差公式求极值点,可以证明方差在该极值点只存在极小值.就是这么证明的.

详细解答如下,点击放大：

注意到所以

矩法估计的习题

甲乙两个校对员彼此独立校对同一本书的样稿,校完后,甲发现了A个错字,乙发现了B个错字,其中共同发现的错字有C个,试用矩法估计给出总的错字个数及未被发现的错字个数的估计.

E（kx1+x2+x3）/6=(kEx1+Ex2+Ex3)/6=(k+2)u/6=uk=4

再答：��再问：？？再答：什么情况？再问：能帮我做一下再问：新的问题再答：可以再问：发图噢再答：你发过来吧再问：再答：不好意思力学都忘了再问：……再答：你什么专业？

无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值.估计量的数学期望等于被估计参数,则称此为无偏估计.因此,答案是C

设随机变量X服从参数为0.5的指数分布,用切比雪夫不等式估计P(|X-2|≥3)≤5)^2/3^2=4/P(|X-2|≥3)≤(1/0

均匀分布 矩估计 无偏