设s1s二等等等,来自参数1的泊松分布总体
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/07 09:41:56
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U(-1,1) -->f(x) = 1/2 for -1 < x < 1;&nb
xi独立同分布F1x=MAX(x1,x2,.)=(f(x,λ))^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了,但是要注意指数分布当x《0时f=0
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.
s=t*(V1+V2)/2=6m
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
参数为1,就是λ为1
X的概率密度函数:fX(x)={e^-x,x>0{0,x0时,有FY(y)=P{X^2≤y}=P{-√y≤x≤√y}=∫(-√y→√y)fX(x)dxfY(y)=d[FY(y)]/dy=d[∫(-√y
服从~N(u,σ^2/n)正态分布
Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服
系数行列式=(3+A)A^2由Crammer法则,A≠0且A≠-3时,方程组有唯一解.当A=0时,增广矩阵=111011131110r2-r1,r3-r1111000030000方程组无解.当A=-3
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
大数定律:一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1,X2,…,Xn,当方差一致有界时,其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值.这里X21,X22,…,X2n满足大数定律的条件,且EX2i
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
楼上的.是"Pleasestudyhard.”
虫VS虫虫:如图1证明:∵DE‖BC,EF‖AB,∴四边形DBFE为平行四边形,∠AED=∠C,∠A=∠CEF,∴△ADE∽△EFC∴S2/S1=(DE/FC)²=a&sup
P(Y=0)=P(X>1)=e^(-1)P(Y=1)=P(X
P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x
楼上的答案似乎不对P(X>1)=1-P(X=1)-P(X=0)=1-e^(-1)-e^(-1)-=1-2/e=0.26424