1. 设总体 的概率密度为 , 为总体的简单随机样本,其样本方差为 ,则 .
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/10 09:43:59
![1. 设总体 的概率密度为 , 为总体的简单随机样本,其样本方差为 ,则 .](/uploads/image/f/42243-51-3.jpg?t=1.+%E8%AE%BE%E6%80%BB%E4%BD%93+%E7%9A%84%E6%A6%82%E7%8E%87%E5%AF%86%E5%BA%A6%E4%B8%BA+%2C+%E4%B8%BA%E6%80%BB%E4%BD%93%E7%9A%84%E7%AE%80%E5%8D%95%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A0%B7%E6%9C%AC%2C%E5%85%B6%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E6%96%B9%E5%B7%AE%E4%B8%BA+%2C%E5%88%99+.)
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
EX=∫[1,+∞]x*Өx^(-Ө-1)dx=Ө∫[1,+∞]x^(-Ө)dx=Ө/(1-Ө).Ө=EX/(1+E
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
EX=∫[0,+∞]x*ae^(-ax)dx=∫[0,+∞]e^(-ax)dx.[分部积分]=1/a.a的矩估计a^=1/Xˉ.
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:
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)
你的密度函数有误,积分不等于1
很久没做过了,有点忘,仅做参考,你再算算,大概是这意思应该,不保证对
设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0
EX=∫(上+∞下θ)xf(x,θ)dx=∫(上+∞下θ)xe^[-(x-θ)]dx=-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx)=-θ-1=µθ
fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,
再问:不好意思啊,,,那个。。。X1,……Xn为其样本求H0:θ=2H1:θ=4的最佳检验给定显著性水平a=0.05能做就帮我做下不行也告诉我下不管怎么样我会采纳的谢谢~再答:抱歉,这个我不会呀,我们
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,
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n足够大的时候,样本均值的期望不就是X的期望么,用CLT可以证明,叫什么中心极限定理什么的.Y=根号n(样本均值-E(X))/X的标准差服从Normal(0,1)分布也就是根号n倍样本均值,服从Nor
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^(