设x1来自概率密度
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/17 01:24:11
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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
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.
设F(x)为X的边缘概率密度,G(y)为Y的边缘概率密度由边缘概率密度计算公式:F(x)=∫f(x,y)dy积分上下限为正负无穷由联合函数的定义域知:F(x)=∫8xydy积分上下限为0,xF(x)=
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。
具体的记不清楚了,没有公式编辑器也打不上,给你说一下思路.我们知道概率的期望,是用x*p,然后求和,这个是对于离散的来说如果对于连续的,应该用那一点的x乘以该点的概率值,即用x*f(x),再求和,我们
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)
应该要求X_n独立同分布.X服从指数分布,从而由定义知,F(x)=积分从0到x{yexp(-ys)ds}=1-exp(-yx)Z=min{x_i},从而P(Z=z,x2>=z,...xn>=z)=1-
新年好!可用概率密度积分为1如图得出c=-1/2.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
1=∫(-∞,+∞)ae^(-|x|)dx=2a∫(0,+∞)e^(-x)dx=2aa=1/2E(x)=∫(-∞,+∞)x*1/2*e^(-|x|)dx=0E(X^2)=∫(-∞,+∞)x^2*1/2
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!
x1+x2~N(0,8)x3+x4+x5~N(0,12)x6+x7+x8+x9~N(0,16)由于x^2分布定义为标准正态分布的平方和,因此a(x1+x2),b(x3+x4+x5),c(x6+x7+x
样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2
详细解答如下:
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^(