X-b(1,p)的极大似然

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/08 15:17:36
X-b(1,p)的极大似然
设P是正整数,是Z的极大理想的充分必要条件是P是素数

默认你知道整数环Z是一个主理想整环,即任意理想均具有的形式.必要性:我们证明若p不是素数,则不是极大理想.由p不是素数,存在整数a≠±1,使得a整除p但p不整除a(只要取a为p的非平凡的约数即可).由

概率论问题,求极大似然估计.

参数为δ.L(δ)=f(ξ1,ξ2,...,ξn;δ)=f(ξ1)f(ξ2)...f(ξn)=[(1/2δ)^n]*exp{-(1/δ)(|ξ1|+|ξ2|+...|ξn|)}为方便暂记|ξ1|+|ξ

设总体X服从泊松分布 P(λ),X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求λ的极大似然估计

x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln(n个泊松概率函数求积),之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问:过程!!结果我知道

设总体X的概率密度为,求极大似然估计量

套用公式计算,经济数学团队帮你解答.请及时评价.再问:这一步是怎么的,看不懂  谢谢了再答:

设X1,X2,...Xn为来自正态总体X~N(μ,σ^2)的一个样本,μ已知,求σ^2的极大似然估计.

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

概率论的一个题目设总体X服从(0-1)分布,X1,X2,……,Xn为X的一个样本,求p的极大似然估计.

设总体X服从(0-1)分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)

求Ө的极大似然估计,设总体X的概率密度为f(x

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

设X服从0-1分布,X1,X2.XN是来自X的一个样本,试求参数P的极大似然估计值

P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x

设总体x服从二项分布B(N,P),其中N已知,试求参数p的矩估计量和极大似然估计量

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;

设随机变量X服从两点即X~B(1,P),X1,X2,...,Xn是来自X的一个样本求(1)P的矩估计(2)P的极大似然估

根据两点分布的数字特征可知EX=p,所以矩估计为其似然函数为显然有 它们均无偏.

数理统计,求极大似然估计

C.若存在Xi=min(X1,X2,..,Xn).此时似然函数就是e^-(X1+X2+..+Xn-ntheta)theta取min(X1,X2,..,Xn)达最大

a>0,F(x)=(ax+b)\(x^2+1)b为常数1证f(x)的极大小值点各一个2函数的极大值为1,极小值为-1,求

做代换y=x+b/a,则F(x)=a/(y+c/y-2b/a),其中c=1+(b/a)^21.F(x)的极大小值点各一个等价于y+c/y-2b/a的极小大值点各一个,显然为y=根号c与负根号c2.由a

设X服从参数为λ的泊松分布,试求参数λ的矩估计与极大似然估计

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

概率论极大似然估计量 这图上写的 L最大.b-a最小.那b应该选大于a情况下小一点的.a应该选小于

以b为例,题中前提条件是所有的xi要小于b,因此,b在满足该条件下取最小值,即为xi中的最大值,因为必须满足xn

证明 x^b = x mod p 的解的个数是 gcd(b-1,p-1).

设g是modp意义下的一个原根.则g^(p-1)=1modp且对于k=1,2...p-2:g^k不=1modp接下来,当p不整除x时:可设x=g^ymodp原方程化为by=ymod(p-1)(y=1,