X~P(λ)λ未知,X1 X2 X3 是来自总体样本,求λ的矩估计及极大似然估计-搜答案-搜搜考试网

matlab非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin.这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做）,先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：x

你的f(x)=｛λ^2*x*e^(-λx),x>0 ｝是这样的么.回答如下,希望能有所帮助：）.N个样本的联合概率函数,即参数的似然函数为则对数似然函数为对求导,则得.即为的极大似然估

这个是从数学上引伸过来的在数学里,最常用的未知变量是x引申到日常生活,常用x来代表未知的事物

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.

f(x-1)=x^2令x-1=tx=t+1f(t）=(t+1)^2所以f(x)=（x+1）^2再问：书上写的答案是：因为f(x-1)=x^2=(x-1)^2+2(x-1)+1所以f(x)=x^2+2x

λ＞-5第四个答案包含了上述三种范围,只是更精确地分析了p,q,r的取值范围,因此答案更准确

P{X=1}=λ*e^(-λ)P{X=2}=0.5*(λ^2)*e^(-λ)所以λ*e^(-λ)=0.5*(λ^2)*e^(-λ)整理λ=0或λ=2λ≠0,所以λ=2P{X=0}=e^(-2)P{X=

就用概率和是1来做啊：（1）P{x=1}+P{x=2}+...+P{x=n}=1a*[(1+2+...+n)/(n(n+1))]=1所以a=2（2）P{x=0}+P{x=1}=1a^1+a^2=1所以

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3

X服从泊松分布P(λ)所以P{X=1}=P{X=2}λe^(-λ)=λ^2e^(-λ)/2λ=2所以EX=λ=2

该样本遵从二项分布,则可先写出其分布律,然后将n个这样分布律联乘,之后这个连乘的函数取对数,再对取完对数后得到的函数对变量p求导,并令其等于零,得到的p就是其最大似然估计量,如果取完对数后得到的函数对

密度函数：f(x)=λe^(-λx)x>=0;（λ>0）f(x)=0x

上限导数乘以自变量替换为上限的被积函数减下限导数乘以自变量替换为下限的被积函数

用最大似然估计法估计出λ,或用矩估计法来估计可得λ估计量=X拔=（X1+X2+…+Xn)/n最大似然估计法L(λ)=∏【i从1到n】λ^xi*e^(-λ)/xi!lnL(λ)=(x1+x2+…+xn)

E(X)=λ/2含有未知参数

P(X=k)=(λ^k/k!)*e^(-λ)E(X)=λP(X=1)=(λ^1/1!)*e^(-λ)=λ*e^(-λ)P(X=2)=(λ^2/2!)*e^(-λ)=0.5λ^2*e^(-λ)λ*e^(

写出二元联合概率表如图,边缘概率是已知的,根据条件逐步填出表中的概率.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.

s^2是修正样本方差,那么17*s^2/σ^2符合卡方(17)分布,p(s^2/a^217*1.2052)=1-p(17*s^2/σ^2>20.4884),查表,=1-X^2(17),上分位点α=0.

这个是泊松分布的可加性啊.教材里面应该有讲X~π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!Y~π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=