设 与 都是总体未知参数 的估计,且 比 有效,则 与 的期望与方差满足
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/28 22:09:38
![设 与 都是总体未知参数 的估计,且 比 有效,则 与 的期望与方差满足](/uploads/image/f/7243569-9-9.jpg?t=%E8%AE%BE+%E4%B8%8E+%E9%83%BD%E6%98%AF%E6%80%BB%E4%BD%93%E6%9C%AA%E7%9F%A5%E5%8F%82%E6%95%B0+%E7%9A%84%E4%BC%B0%E8%AE%A1%2C%E4%B8%94+%E6%AF%94+%E6%9C%89%E6%95%88%2C%E5%88%99+%E4%B8%8E+%E7%9A%84%E6%9C%9F%E6%9C%9B%E4%B8%8E%E6%96%B9%E5%B7%AE%E6%BB%A1%E8%B6%B3)
/>矩法估计思路大概就是先找出参数与期望之间的关系,然后用样本矩(样本平均数)代替期望,对参数进行估计.具体步骤如下:所以参数的估计值是样本平均数的三倍.如果还有问题再问我吧.
Anunbiasedestimatorsdoesnotmeanitisveryclosetobeestimatedparameters,itmustalsobewithgeneralparameter
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
再问:����0��A��1/2������ȱһ����Ŷ�����е�һ���Ǹ�������Dz����Ǹ��
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.
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
概率论我已经忘光光了……
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
1、∑(Xi-x)^2/σ^2~χ(n-1)2、样本方差S^2的定义:S^2=(1/(n-1))*∑(Xi-x)^2两者系数比较一下,选择C
极大似然估计的方法:1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi密度函数的连乘.每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同.2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,
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;
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
应该选2、5抽样误差是指样本指标值与被推断的总体指标值之差.抽样误差:指由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差.统计误差的来源:一类:登记性误差;二类:代表性误差(A、系统性误差;B、偶然
(X1,…,Xn)是个随机向量,B(n,p)是一个随机变量的分布,二者维数不同.应该是X=X1…Xn~B(n,p)就对了,前提是诸Xi彼此独立.可以直接求X的
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^(
数学期望你会算吧.三道大题计算量太大了.我说一下怎么做算了.一阶矩估计就是求数学期望.,一个参数时求一下期望就能得到了.最后的那个期望改写成x拔,那个x拔=一个含预估参数的表达式,反过来用x拔表达参数