[0,θ] 区间上的均匀分布为例,独立同分布地采样样本 x1,x2,…,xn我们知均匀分布的期望为:θ2。
首先我们来看如何通过最大似然估计值的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ不失一般性地,将 排序为顺序统计量:x(1)≤x(2)≤?≤x(n)则根据似然函数定义,在此样本集合上的似然函数为:
0然后求其对数形式关于 θ 的导数:
时,L(x|θ) 值最大则关于 θ 的最大似然估计值为:
[0,θ] 区间上的均匀分布为例,独立同分布地采样样本 x1,x2,…,xn我们知均匀分布的期望为:θ2。
首先我们来看如何通过最大似然估计值的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ不失一般性地,将 排序为顺序统计量:x(1)≤x(2)≤?≤x(n)则根据似然函数定义,在此样本集合上的似然函数为:
0然后求其对数形式关于 θ 的导数:
时,L(x|θ) 值最大则关于 θ 的最大似然估计值为:
内容提示:【精品】第7章参数估計
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