设总体x具有分布律和样本值,怎样求他的极大似然估计值-搜答案-搜搜考试网

对于θ,如果E（θ^）=θ,则θ^为θ的无偏估计.而样本均值可以认为是总体均值的无偏估计,即E（Xˉ）=E(X)=μ而样本方差可以认为是总体方差的无偏估计,即E（S^2）=D(X)=σ^2所以这个题就

X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)

服从~N（u,σ^2/n）正态分布

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

Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服

概率论我已经忘光光了……

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

求证什么?看不懂你的意思你把题目打清楚点,我看看就算这个统计量的方差是否是λ这里有

这个结果是对的

N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理：X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1

1、E(X')=u,D(X')=σ2/n,E(S2)=DX,2、最大似然估计：a=-1-n/(lnx1+lnx2+...+lnn)矩估计：a=(1-2X')/(X'-1)X'代表X-好多符号显示不了,

首先要有卡方分布（χ2(n)分布）和F分布的基础.如果不知道这两个,需要先翻书复习.根据卡方分布定义,∑''3,i=1''Xi²满足自由度为3的卡方分布∑''n,i=4''Xi²满

样本是所研究的对象.抽样是被抽出的样本.样本分布是所研究的对象的离散情况.抽样分布是被抽出的样本的离散情况.一个意思

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.

亲爱的同学,你的题目抄写错误或图片拍摄不清晰,老师无法清楚理解题意,请重新核实你的问题再提问,谢谢!

1.由伽方分布的性质有：\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY（t）.\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ（z）=P{Z<=z}=P{Y&

E(x)＝p

先把区间（140