泊松分布的极大似然函数

参数为δ.L(δ)=f(ξ1,ξ2,...,ξn;δ)=f(ξ1)f(ξ2)...f(ξn)=[(1/2δ)^n]*exp{-(1/δ)(|ξ1|+|ξ2|+...|ξn|)}为方便暂记|ξ1|+|ξ

解题思路：二次函数的图像分析解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/rea

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

函数的导函数：用来判断原函数f（x）的单调性；然后再根据单调性来求得极大,极小值.例题：求函数f(x)=x²*e^-x的极值f'(x)=2xe^-x-x²e^-x=(2x-x

举例说明：联合分布函数：假设一群人,可以分为擅长数学和不擅长数学两类,也可以分为擅长语文和不擅长语文两类.所以这类人可以分为4类：擅长数学不擅长语文,擅长数学也擅长语文,不擅长数学擅长语文,不擅长数学

列出利润函数：PQ-TC,这个函数是关于Q、A的二元函数,分别对Q、A求偏导数,再令其等于0,解出Q、A即可

很简单啊.特征函数E(exp(itx)),其中x服从泊松分布,于是(我中间都是乘起来的,没写乘号而已)E(exp(itx))=sum(k从0到无穷)exp(itk)exp(-lambda)lambda

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

新疆地形地貌可以概括为“三山夹两盆”：北面是阿尔泰山,南面是昆仑山,天山横亘中部,把新疆分为南北两部分,习惯上称天山以南为南疆,天山以北为北疆.昆仑山、天山环抱着塔里木盆地,天山、阿尔泰山之间镶嵌着准

设总体X服从（0-1）分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.似然函数L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)=p^(x1+...+xn)*(1-p)

P{X=k}=(λ“-k"e"-λ")/k!k=0,1,2…λ>0;0λ

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,...,

% 密度函数Y = poisspdf(X,LAMBDA) returns the Poisson probability 

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

这个问题其实很简单按照公式积分就好了

and()的返回值不是所有int,而是0-RAND_MAX的平均分布（实际上是RAND_MAX+1种可能的返回值）

C.若存在Xi=min(X1,X2,..,Xn).此时似然函数就是e^-(X1+X2+..+Xn-ntheta)theta取min(X1,X2,..,Xn)达最大

X服从P(λ1),则P(X=i)=[λ1^i/i!]*e(-λ1)X+Y=k,则Y=k-i,Y服从P(λ2),则P(Y=k-i)=[λ2^(k-i)/(k-i)!]*e^(-λ2)从而p(X+Y=k)

由图中可知,XY=0时,只能取X=0,Y可以取1,2,3,这时P（XY=0）=P（X=0,Y=1）+P（X=0,Y=2）+P（X=0,Y=3）=0.2+0.1+0.1=0.4XY=1时,只能取X=1,

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