设总体密度函数如下,X1,X2,Xn是样本,试求未知参数的矩估计-搜答案-搜搜考试网

就是两个正态概率密度乘积经济数学团队为你解答,有不清楚请追问.请及时评价.

首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/

我也想给你做,不过你给的范围不清楚,没法做下去,很简单的计算,具体思路如下：再问：这是老师给的原题第一题再答：题目有点问题，应该换成证明X,Y,Z两两独立，但不相互独立。

根据无偏估计的定义,统计量的数学期望等于被估计的参数,具体到这里就是说E（c*X的平均值）=θ又由期望的性质E（c*X的平均值）=cE（X的平均值）=θ那么E（X的平均值）=θ/c又E（X的平均值）其

均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为：f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问：求具体步骤再答：这已经是

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)

1）如果min(Xi)

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

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

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,

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、矩估计EX=∫xf(x)dx=∫xβx^(β-1)dx=β/(β+1)=x(平均）--β=x(平均)/(1-x(平均）)2、最大似然估计L(β)=TTβxi^(β-1)-->LnL(β)=nLnβ

很简单的问题,联系我,63415177

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&

设x1,x2(x1

根据韦达定理：x1+x2=-2（1）x1x2=-1（2）（1）^2-4（2）＝(x1-x2)^24+4=(x1-x2)^2x1-x2=±2√2再问：当x1＜x2的时候，那x1-x2是不是就只等于-2√

已知是均匀分布,立刻能写出每一个Xi的密度函数都是f(x)＝1/(b－a)a＜Xi＜b那么它们的分布函数也能写出：当Xi＜a时,F(x)＝0当a＜Xi＜b时,F(x)＝∫f(t)dt＝(x－a)/(b

矩估计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^nx1^(θ-1)x2^(