设总体X服从泊松分布,求未知数的极大似然估计-搜答案-搜搜考试网

依题意可以得到λ=3,；所以E(X)=D(X)=3;而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3;所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12；

由于相互独立,EXY=EX*EY=1*2=2泊松分布的期望等于纳姆达=1二项分布的期望等于np=4*0.5=2

这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1

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X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ＋λ^2－λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-

如果泊松参数为a,答案为(1-e^-a)/a,不保证算对,总之你把表达式展开应该能发现它和某个泰勒公式很相近

E(X^2)=E(X^2-X+X)=E[X(X-1)+X]=E[X(X-1)]+E(X)=∑(k=0→∞)k(k-1)T^ke^(-T)/k!+∑(k=0→∞)kT^ke^(-T)/k!=∑(k=2→

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

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2λ=λ^2/2λ=2P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3

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

X.Y参数为1的柏松分布,则其母函数为Ψ（s)=e^(s-1)X.Y相互独立,X+Y母函数为Ψ（s,s)=Ψ（s)*Ψ（s)=e^(2(s-1))X+Y服从参数为2的泊松分布.再问：能再详细点吗。再答

概率论我已经忘光光了……

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

求证什么?看不懂你的意思你把题目打清楚点,我看看就算这个统计量的方差是否是λ这里有

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

泊松分布P(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!期望和方差均为λEX=λ=5所以P(X=k)=e^(-5)*5^k/k

1.由伽方分布的性质有：\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY（t）.\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ（z）=P{Z<=z}=P{Y&

E(x)＝p