设总体x的概率密度为试求θ的矩估计值和最大似然估计值-搜答案-百度作业网

L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln/dθ=n/θ

/>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.

答案不是挺清楚的么,E(X^2)就是E(x)的被积函数乘1个x,再积分就行了再问：是具体的积分过程不清楚，望告知。再答：这个写起来真的太长了。。。你可以设t=(x-μ)/θ，替换以后积分会稍微轻松一点

EX=∫[1,+∞]x*Өx^(-Ө-1)dx=Ө∫[1,+∞]x^(-Ө)dx=Ө/(1-Ө).Ө=EX/(1+E

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

EX=∫[0,+∞]x*ae^(-ax)dx=∫[0,+∞]e^(-ax)dx.[分部积分]=1/a.a的矩估计a^=1/Xˉ.

套用公式计算,经济数学团队帮你解答.请及时评价.再问：这一步是怎么的，看不懂　　谢谢了再答：

你的密度函数有误,积分不等于1

设L(a)=f(x1)*f(x2)...f(xn)=a^n*e^[-a*(x1+x2+…+xn)]取对数得到lnL=n*lna-a*(x1+x2+…+xn)再对a求导得到L'/L=n/a-(x1+x2

很久没做过了,有点忘,仅做参考,你再算算,大概是这意思应该,不保证对

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

EX=∫(上+∞下θ)xf(x,θ)dx=∫(上+∞下θ)xe^[-(x-θ)]dx=-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx)=-θ-1=µθ

这题难度较大,除了要知道概率密度的求法,在计算当中还要知道反三角函数的一些知识,还有含参变量积分的求导方法,也就是说除了概率知识,对于高等数学还要有一定的基础.解答如下图：

fX(x)=φ((x-u)/σ)/σf(X1,X2,...Xn)=fX1(x1)fX2(x2)..fXn(xn)=(1/√(2π)σ)^n*e^Σ(xi-u)²/(2σ)如有意见,欢迎讨论,

再问：不好意思啊，，，那个。。。X1，……Xn为其样本求H0:θ=2H1:θ=4的最佳检验给定显著性水平a=0.05能做就帮我做下不行也告诉我下不管怎么样我会采纳的谢谢~再答：抱歉，这个我不会呀，我们

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E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(

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

设总体x的概率密度为 试求θ的矩估计值和最大似然估计值