已知概率密度 求矩估计量和最大似然估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/07 16:39:57
已知概率密度 求矩估计量和最大似然估计量
设总体X的概率密度为f(x),X1,X2……Xn是来自X的样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量

L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln/dθ=n/θ

设总体为指数分布,已知概率密度函数求参数的矩估计和极大似然估计的解题步骤

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

概率题,求最大似然估计量,在这里先谢谢能帮我的朋友,辛苦你们了,(不好意思刚才题目没填好)

1.L(x1,x2,……,xn,θ)=∏[i=1ton]P{X=xi}lnL(x1,x2,……,xn,θ)=∑[i=1ton]ln[(1/θ)e^(-xi/θ)],x>00,x00,xx>0时n[X]

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:

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;

概率密度函数为分段函数时参数的的极大似然估计量怎么求?

这个问题其实很简单按照公式积分就好了

概率统计.求参数 的矩估计和极大似然估计 如图:详解.

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+

最大似然估计值和最大似然估计量的英文都是maximum likelihood estimator.那做英文概率卷时用不用

不用区分.你写缩写.该什么场合阅卷的是可以自己判断的.嘿嘿.你全写成MLE=...