X1,X2--Xn求矩估计量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 11:28:51
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
EX=mp=(x1+x2+...+xn)/n所以p的矩估计量为(x1+x2+...+xn)/(mn)而E[(x1+x2+...+xn)/(mn)]=(E(x1)+E(x2)+...+E(xn))/(m
首先应该是e(入)fxi(xi)=入e^(-入xi)i∈{1,2,...n}把所有乘一起,设联合密度=pp(x1,x2,x3.,xn)=入^ne^(-入nx)注意下面这个E(X)是期望值E(X)=1/
用命令sum(X)再问:应该还差了冒号吧?sum(X:),但还是非常谢谢你!再答:不用加冒号啊再问:矩阵要加吧,我在matlab上运行要加啊,你对matlab应该很懂吧?再答:你不是说向量么。。。如果
X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.
x1-mx2x3...xnx1x2-mx3...xn......x1x2x3...xn-mc1+c2+...+cn--所有列加到第1列∑x1-mx2x3...xn∑x1-mx2-mx3...xn...
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
用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出
矩估计并不要求无偏估计,矩估计的要求就是用样本矩来代替总体矩,σ²是二阶中心矩,S²不是中心矩,因此矩估计时一般选σ²,这是符合矩估计定义的.而且在一次实验中其实也很难确
楼上的.是"Pleasestudyhard.”
xn+2=根号下xn+1*xn你可以解释一下吗?再问:xn是个数列,xn+2=根号下(xn+1乘xn)
x1,x2,...,xn为实数|x1+x2+...+xn|=|x1+(x2+.+xn)|
试验次数n是已知的吧,根据EX=np=X~求出p*=X~/n(X~是样本的均值,p*是p的距法估计)再问:但是我觉得题目n是不知道的..是个英文题目再答:怎么可能不知道,n是实验次数啊,应该有统计的再
根据两点分布的数字特征可知EX=p,所以矩估计为其似然函数为显然有 它们均无偏.
这个不等式恒成立用柯西不等式便可证明出(x1^2+x2^2+x3^2+.+xn^2)*(1+1+1+.+1)>=(x1+x2+x3+.+xn)^2仅当x1=x2=x3=.=xn,等号成立所以这个不等式
分析:所谓排列的奇偶性,是指排列的逆序数为奇数还是为偶数.应用于线性代数的行列式.至于什么是“逆序数”,可以解释为调换原来次序的次数.例如“1,2,3,4,5”的逆序数为0(偶数),而“1,3,2,4
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^(