F分布设总体X
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/08 01:30:00
如果题目没错的话,就是这么做的
/>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.
EX=∫[1,+∞]x*Өx^(-Ө-1)dx=Ө∫[1,+∞]x^(-Ө)dx=Ө/(1-Ө).Ө=EX/(1+E
EX=∫[0,+∞]x*ae^(-ax)dx=∫[0,+∞]e^(-ax)dx.[分部积分]=1/a.a的矩估计a^=1/Xˉ.
X(1)f1(x)=n*(F(x))^(n-1)*f(x)F1(x)=(F(x))^nX(n)fn(x)=n*(1-F(x))^(n-1)*f(x)Fn(x)=(1-F(x))^n其中f(x)F(x)
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
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
E(X)=2随机变量X的分布函数F(x)在x
因为实际上在连续型随机变量的中单个点的概率是没有意义的,这一点无论是从连续型随机变量概率的定义还是从计算方法来看都是可以说明问题的(从负无穷到正无穷的概率一共为1,那么单个点的概率就是用1除以一个无穷
N(0,σ^2)E(X1+X2)=EX1+EX2=0D(X1+X2)=DX1+DX2=2σ^2X1+X2~N(0,2σ^2)同理:X1-X2~N(0,2σ^2)所以1/√2σ(X1+X2)~N(0,1
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
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,
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n足够大的时候,样本均值的期望不就是X的期望么,用CLT可以证明,叫什么中心极限定理什么的.Y=根号n(样本均值-E(X))/X的标准差服从Normal(0,1)分布也就是根号n倍样本均值,服从Nor
由于X是随机变量,那么f(x)在[0,1]的定积分是1,即积分kx^3dx|[0,1]=1,即kx^4/4|0,1=1,得到k1^4/4=1,k=4
先把区间(140
F(x)=P(X≤x)=F(x+0)所以F(x)是右连续的