求伯松分布参数的矩估计和最大似然估计-搜答案-搜搜考试网

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样本均值应服从正态分布

一个是数值,一个是数量

matlab中有函数mle(最大似然估计)可以估计常用分布的参数下面是一段测试程序,用geornd生成服从几何分布的一组数据p=0.01;x=geornd(p,[1100]);[PEstimate,P

设X~EXP(入)E(X)=1/入^入=1/(xbar)L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n)入e^(-入xi)两边取对数,并使ln(L)=ll(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导l

X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.

因为：E(x)=∑ε*p(ε=k)所以：E(x)=1*p+2p(1-p)+...+kp(1-p)^(k-1)+.=p[1+2(1-p)+...+k(1-p)^(k-1)+.]因为：(1-p)+(1-p

概率论我已经忘光光了……

再问：�

E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;

抛砖引玉一下.Kalman滤波假设系统的噪声为高斯白噪声,似乎很适合这个问题,但是问题是kalman滤波还假设系统为线性,在已知系统非线性的情况下(指数形式),直接应用Kalman滤波不知效果如何.一

矩估计法EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)极大似然法L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θLn(L(x,θ))=nLn(θ+

大学上概率论课,我就很纳闷：这1％的概率和99％的概率有区别吗?打一个比方：有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25％,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,

所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以：既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方.极大似然估计

Xbar=E(X)=λ+2-2θ-2λ=2-2θ-λ(X^2)bar=E(X^2)=λ+4-4θ-4λ=4-4θ-3λ2-2θ-λ=Xbar4-4θ-3λ=(X^2)bar矩估计λ=2Xbar-(X^