泊松分布的矩估计过程-搜答案-搜搜考试网

样本均值应服从正态分布

哦哦会错意了..那个是e^x的泰勒级数啊. e^x的幂级数展开就是那个0的阶乘是1 特殊规定再问：哥们，真是牛啊，一语中的，谢啦！这

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.

其实是一样的这个简单的你只要采用描述性分析就可以了里面有平均值和区间估计的结果输出的跟是否是组距式频数没什么关系

x的平均值这个打不出来啊,大概思想是求出似然函数,就是n个泊松概率函数求积,然后取对数,就是ln（n个泊松概率函数求积）,之后对λ求导,让得出来的式子等于零.再问：过程！！结果我知道

这两个只是点估计的方法还有区间估计,一致最优无偏估计,当然这些只有在科大的或者高水平本科统计教程才有,可以看看科大的韦来生的数理统计.其他的每一个

因为：E(x)=∑ε*p(ε=k)所以：E(x)=1*p+2p(1-p)+...+kp(1-p)^(k-1)+.=p[1+2(1-p)+...+k(1-p)^(k-1)+.]因为：(1-p)+(1-p

展开来算,估计你是不是没有算0的阶乘是1,0.8的0次方也是1...其他我觉得应该可以算出来

概率论我已经忘光光了……

思路是：1、先将所有东西按价值和重量的比值（价重比）从大到小排列.这里我用的冒泡排序.2、将价重比大的先放到背包里.直到背包不能再放为止.此时价格就是最大的.你应该能看懂.#include#inclu

看这里：http://jiangshuxia.9.blog.163.com/blog/static/348758602010551727847/主要是用无穷级数求和化为e^λ就可以约掉e^-λ了再问：

如果X~P（a）那么E（x）=D(x)=a；证明过程实在不好写（很多符号）先证明E（x）=a；然后按定义展开E（x^2）=a^2+a;因为D（x）=E（x^2）-[E(x)]^2;得证.典型的有：0-

按你提供的,曼联6个主场平均进2球,那么总共进了12个球,曼城6个客场平均进1个,那就是6个!所以应该是12:6,化简得2:1.不知道对不对,如果不对请谅解!

将每个柱体中间值求出来然后将所有柱体中间值求平均数

首先,答案肯定是正的第一,软件直接算：In[22]:=N[Sum[5^k/k!\[ExponentialE]^(-5),{k,2,5000}]]Out[22]=0.959572第二,因为e^x=1+x

矩法估计的习题

甲乙两个校对员彼此独立校对同一本书的样稿,校完后,甲发现了A个错字,乙发现了B个错字,其中共同发现的错字有C个,试用矩法估计给出总的错字个数及未被发现的错字个数的估计.

X服从P(λ1),则P(X=i)=[λ1^i/i!]*e(-λ1)X+Y=k,则Y=k-i,Y服从P(λ2),则P(Y=k-i)=[λ2^(k-i)/(k-i)!]*e^(-λ2)从而p(X+Y=k)

大学上概率论课,我就很纳闷：这1％的概率和99％的概率有区别吗?打一个比方：有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25％,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,

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

∵用样本频率估计总体分布的过程中，估计的是否准确与总体的数量无关，只与样本容量在总体中所占的比例有关，∴样本容量越大，估计的越准确，故选C．