设X1X2Xn为X的一个样本--求λ的极大似然估计量

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/16 01:34:53
设X1X2Xn为X的一个样本--求λ的极大似然估计量
概率论与数理统计:设总体X~N(0,0.25),x1,x2,x3...xn为来自总体的一个样本,见下图;请给出计算过程,

a=4..再问:��Ĺ����>再答:��������ֲ�Ҫ�����DZ�׼��̬�ֲ�Xi/0.5~N(0,1)Xi^2/0.25=a*Xi^2a=4

设X1,X2,...,X6为来自正态总体N(0,σ^2)的一个样本,随机变量Y=c[(X1+X2+X3)^2+(X4+X

服从卡方分布,可以从x2的定义中知道,自由度为6,因为从x1到x6c的值不太清楚.

设(X1,X2,...,Xn)为总体X~N(0,1)的一个样本,X拔为样本均值,S^2为样本方差,则有( )

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

设总体X~N(40,25的平方),从总体X中抽取一个容量为100的样本,求样本均值与总体均值之差的绝对值大于5的概率.

2(1-Φ(2)),然后查正态分布表,用的是同分布中心极限定理.不好打,就是把样本均值与总体均值之差标准化,除以σ/√n,然后5也除以这个,因为这个标准正态分布关于Y轴对称,所以就2倍的那个了.

概率论题目设X1,X2,…,x6为来自正态总体N(0,o^2)的一个样本,随机变量Y=c[(X1+X2+X3)^2+(X

服从卡方分布.χ²√c(x1+x2+x3)属于标准正态分布D(√c(x1+x2+x3))=3cσ²=1c=1/3σ²自由度为2.再问:c前面那个符号是什么??再答:根号√

设X1,X2,...Xn为来自正态总体X~N(μ,σ^2)的一个样本,μ已知,求σ^2的极大似然估计.

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f

设总体X,X1,X2...Xn是取自总体X的一个样本,A为样本均值,则不是总体期望μ的无偏估计的是?

选B,因为他的期望不是是uE(A)=uE(X1+X2+X3)=E(X1)+E(X2)+E(X3)=3uE(0.2X1+0.3X2+0.5X3)=0.2E(X1)+0.3E(X2)+0.5E(X3)=u

概率论与数理统计:设X1,X2来自任意总体X的一个容量为2的样本,则在下列E(X)的无偏估计量

c:1/2*x1+1/2*x2肯定对的再问:��ô������ģ�再答:D(1/2*x1+1/2*x2)=1/2*D(X)D(2/3*x1+1/3*x2)=5/9*D(X)D(1/4*x1+3/4*x

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,

U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.

设总体X服从正态分布X~N(μ,σ^2),X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则样本均值是

样本均值?那不直接是(X1+.+Xn)/n不过应该不是问这个吧可以说详细点?再问:是等于N(μ,σ^2)吗再答:有完整的题目么?这个X~N(μ,σ^2)意思是总体X服从总体均值为μ,总体标准差为σ的正

设总体X~P(λ),则来自总体X的样本X1,X2.Xn的样本概率分布为

样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,

设X1,X2,...Xn+1为来自正态总体X~N(u,)的容量为n的样本,,为样本X1,X2...,Xn的样本均值和样本

上面这个网址有关于这个结论的详细证明,如有不懂可追问.

设X1,X2,X3……,Xn为总体X的一个样本,X的密度函数f(x)=βx^(β-1),0

1、矩估计EX=∫xf(x)dx=∫xβx^(β-1)dx=β/(β+1)=x(平均)--β=x(平均)/(1-x(平均))2、最大似然估计L(β)=TTβxi^(β-1)-->LnL(β)=nLnβ

设总体X服从自由度为m的伽方分布,(X1,X2...Xn)是其中一个样本,求样本均值的密度函数

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&

设总体X服从区间(a,b)上的均匀分布,X1,X2,······Xn是来自总体X的一个样本,则样本均值的方差为

DX拔=DX/n=(b-a)^2/12n再问:为什么分母有一个n呢再答:DX拔=DX/n样本均值的期望=总体的期望样本均值的方差=n分之总体方差