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
设s1s二等等等,来自参数1的泊松分布总体
概率论与数理统计的题目 设x1,x2,.xn是来自U(-1,1)的样本

U(-1,1)  -->f(x) = 1/2 for -1 < x < 1;&nb

设X1 X2 ...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X(

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

设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为?

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.

设总体x的概率密度为f(X,θ),其中θ味未知参数,且E(X)=2θ,x1,x2……xn为来自总体x的一个样本

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

设X服从参数设X服从参数为λ=1的指数分布,求Y=X^2的概率密度.

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

概率论大数定理设总体X服从参数为2的泊松分布、X1,X2`````Xn为来自总体X的一个样本,则当n→∞,Yn=1/n(

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

设含参数A的线性方程组为(1+A)X1+X2+X3=0

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

一道大学概率论问题设总体X服从参数为m,p的二项分布,m已知,p未知,(x1,.Xn)是来自总体X的一个简单随机样本,求

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

设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,则当n→∞时,Y

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

设总体X~(μ ,σ^2),μ ,σ^2是未知参数,(X1,X2,.Xn)是来自总体的一个样本,

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

如图1,△ABC中,DE‖BC,EF‖AB,若BF=a,FC=b,DE与BC间的距离为h,请证明S²=4S1S

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)&sup2;=a&sup

设X服从0-1分布,X1,X2.XN是来自X的一个样本,试求参数P的极大似然估计值

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

设X服从参数为1的泊松分布,则P(X>1)

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