a为未知参数，求参数a的极大似然参数估计估计量

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-06 07:04 标签： 参数的极大似然估计量
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设总体X的概率密度为，又X1，X2，…，Xn是来自总体X的样本，求证： 未知参数a的从最大似然估计量产生的无偏估计量
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提问人：匿名网友
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设总体X的概率密度为f（x），又X1，X2，…，Xn是来自总体X的样本，求证： 未知参数a的从最大似然估计量产生的无偏估计量f(x)= θ(1-x)^(θ-1) ,0比矩估计量有效．
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1设X1，X2，…，Xn是来自总体X～U(0，θ)的样本，求证： 参数θ的从最大似然估计量产生的无偏估计量比矩估计量有效．2设总体X的概率密度为，又X1，X2，…，Xn是来自总体X的样本，求证： 未知参数c＞0的从最大似然估计量产生的无偏估计量比矩估计量有效．3设X1，X2，X3是来自正态总体X～N(μ，1)的样本，设a+b+c=1，在均值μ的形如aX1+bX2+cX3的无偏估计量中，哪个最有效?4设X1，X2，…，Xn是来自总体X～N(μ，σ2)的样本，在下列μ的无偏估计量中，最有效的是(&&)．&&A．&&B．&&C．&&D．
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确认密码：若总体X服从二项分布B&N&p&& 求未知参数p的矩估计量和最大似然估计了
EX=np距估计量为x一拔/n
矩估计总体的期望值为：w/2,用均值代换期望得：w/2=1/nΣXi则w=2/nΣXi注意从第三行起,w上面要加个尖号,表示这是个估计量.
大学上概率论课,我就很纳闷：这1％的概率和99％的概率有区别吗?打一个比方：有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25％,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是33％,可结果他也没抽到.第三个人心里此时乐开了花,一来其他的人都失败了,觉得自己很幸运.二来自己中奖的机
X~B(n,p),本题n=2,p=0.3,所以E(样本均值）=np=2×0.3=0.6.
E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X ,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;
是二项分布,二项分布的期望等于np 所以E(X拔)=E(X)=np=2×0.3=0.6,你觉得哪里有问题吗?可以说得具体些,比如说你的解法.
X -- B(n,p) P(x) = C(n,x) p^x (1-p) ^(n-x)Y = e ^ (mx)E(Y) = 所有的y求和Σ y * P(y)= 所有的x求和Σ e ^ (mx) * P(x）= 所有的x求和Σ e ^ (mx) * [C(n,x) p^x * (1-p) ^(n-x)]= 所有的x求和Σ
X -- B(n,p) ==> p(x) = C(n,x) p^x (1-p) ^(n-x)Y = e ^ (mx)==> E(Y) = 所有的y求和 y * p(y)= 所有的x求和 e ^ (mx) * p(x）= 所有的x求和 e ^ (mx) * [C(n,x) p^x * (1-p) ^(n-x)]= 所有的
设X~B(n,p),则E(X)=np,D(X)=np(1-p).所以E(Y)=E(X^2)=D(X)+E(X)^2=np(1-p+np).
设总体X的分布函数为F(x,λ),其中,λ是未知参数,即待估计的那个参数.X1,X2,…,Xn是X的一个样本,x1,x2,…,xn是对应的样本值.为了求λ,需要构造一个适当的统计量λ’(X1,X2,…,Xn),用它的观察值λ’(x1,x2,…,xn)作为参数λ的近似值.其中,我们构造的这个统计量λ’(X1,X2,…,X
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+ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)=0θ=-n/ln(1-x1)(1-x2)...(1-xn)
img class="ikqb_img" src="http://a.hiphotos.baidu.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=6a5ce26b0edc729d0475ba/f3d3572c11dfa9ec2acfe908fc1f4.jpg"
img class="ikqb_img" src="http://g.hiphotos.baidu.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=04fc67506e75cbc29e29/b999a3e1dad1cb54.jpg"
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
(1).X的密度函数f(x)=1/(2Ө-Ө)=1/Ө,(Ө≤x≤2Ө);f(x)=0,其他.EX=∫[8]x/Өdx=3Ө/2.E(Өˇ)=E(Xˉ)=(2/3)E(X)=Ө.&#
n个样本为x1,x2,.xn总体均值μ=(1/θ)×（1+2+.+θ）=(θ+1)/2样本均值=（x1+x2+...+xn）/n矩估计 总体均值μ=样本均值解得 θ=-1+2（x1+x2+...+xn）/n
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，应该有统计的再问： let the x1,x2...xn denote a random sample from binomi
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拔表达参数就是据估计值如果是两个参数,必须求完期望,也就是1阶矩估计之后再求二阶据估计,一般用的是求方差.两个矩估计里面都含有参数Bad Request
Bad Request - Invalid URL
HTTP Error 400. The request URL is invalid.设总体x的概率密度函数为f(x,a)=(a+1)x∧a,0＜=x＜=1.求未知参数a的矩估计量_百度知道
设总体x的概率密度函数为f(x,a)=(a+1)x∧a,0＜=x＜=1.求未知参数a的矩估计量
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题目是f(x；a)=(a+1)x∧a
请问怎么写啊
不就是我写的吗？
不好意思看错了，谢谢啊
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