已知指数密度函数求参数的矩估计和极大似然估计-搜答案-百度作业网

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/>矩法估计思路大概就是先找出参数与期望之间的关系,然后用样本矩(样本平均数)代替期望,对参数进行估计.具体步骤如下：所以参数的估计值是样本平均数的三倍.如果还有问题再问我吧.

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

等于2(sinx)^2看成x^2,然后把分子有理化,分子就是ax^2与分母同约去x^2,剩下的就很简单了

随机产量总积分为1,在不会联系我

晶胞参数有六个变量,对应三个轴a,b,c和三个轴的夹角alpha,beta,gama,晶胞中还包括一个式量参数Z,仅凭密度只有一个已知量要确定七个未知量怎么可能?只有一种情况是可以的,这就是知道是哪种

极大似然估计的方法：1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi密度函数的连乘.每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同.2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,

再问：�

E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;

这个问题其实很简单按照公式积分就好了

回答：X的概率密度函数f(x)是1,Y的概率密度函数f(y)是1,X和Y的联合概率密度f(x,y)=f(x)f(y)也是1.所以,Z的分布函数F(z)就是∬f(x,y)dxdy,其中积分区

这类问题属于参数估计,是已知变量的分布,不知其参数的情况,不同于非参数估计.最常用一般的方法是矩估计和极大似然估计,前者就是用样本的各阶矩去估计总体的各阶矩,后者是简单随机样本的情况下每个样本的概率密

u=∫x/（θ-5）dx=x^2/2(θ-5)│(5~θ)=(θ+5)/2而μ‘=x’故（θ‘+5）/2=12得到θ’=19

矩估计法EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)极大似然法L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θLn(L(x,θ))=nLn(θ+

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

数学期望你会算吧.三道大题计算量太大了.我说一下怎么做算了.一阶矩估计就是求数学期望.,一个参数时求一下期望就能得到了.最后的那个期望改写成x拔,那个x拔=一个含预估参数的表达式,反过来用x拔表达参数

已知指数密度函数 求参数的矩估计和极大似然估计