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如何求未知参数的矩估计
这个概率论题
怎么
做啊?
求未知参数的矩估计
和最大似然估计
答:
(1)矩估计。
由总体分布密度,有均值E(X)=∫(0,∞)xf(x)dx=∫(0,∞)θxe^(-θx)dx=θ
。而样本均值X'=(1/n)∑Xi。由矩估计定义,有E(X)=X'。∴θ的矩估计θ'=(1/n)∑Xi。(2)极大似然估计。作似然函数L=∏f(xi)=(θ^n)e^(-θ∑xi)。求∂(lnL)/∂θ,并...
已知总体概率函数p(x,θ)=2/θ²(θ-x),
求未知参数的矩估计
答:
从总体中抽取简单样本Xi(i=1,2,…,n),∴样本均值X'=(1/n)∑xi。根据矩估计的定义,有E(X)=X'。∴θ/3=(1/n)∑xi。故,θ
的矩估计
θ'=(3/n)∑xi。供参考。
设总体x以等概率y分之一取值1 , 2,……y,
求未知参数
y
的矩估计
量
答:
得
矩估计
量y^=2X'-1
矩估计
法
怎么
做?
答:
第一,先找总体矩与参数之间的关系样本X 用样本矩替换总体矩,得到关于估计量的方程(组)。第二,解方程组,得到k个参数的矩估计量 代入一组样本值得,k个数:未知参数也是独立同分布的。于是有根据辛钦大数定律,样本k阶矩A 。
矩估计法称数字特征法是求估计量的一种常用方法
。以样本矩的某一函数...
矩估计
具体
怎么算
?
答:
计算
如图:最简单
的矩估计
法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差。
求未知参数的矩估计
设总体x的概率密度如下,θ,u是未知参数,跪求...
答:
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,或者哪个不含某一个...
设总体X~U(0,θ),θ>0为
未知参数
,X1,X2,…,Xn为其样本,.X=1nni=1...
答:
(lnL(λ))'=(x1+x2+…+xn)/λ-n=0 λ估计量=X拔=(X1+X2+…+Xn)/n
矩估计
法 EX=λ 所以:λ估计量=X拔=(X1+X2+…+Xn)/n 所以 p=P{X=0}=e^(-λ估计)=e^(-x拔)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...
参数估计
-
矩估计
答:
———
矩估计
实现原理 令总体矩的k阶矩分别等于样本的k阶矩。(包含几个未知参数k就应该是几)样本中的期望和方差是可以直接
计算
出来的常数,而总体的期望和方差是带有
未知参数的
,两者分别相等能够联立处等式计算出未知参数。
矩估计
法是什么??
答:
矩估计
的原理简单来说就是用样本的k阶矩替代总体的k阶矩,对
未知参数
估计 再来解这题,因为只有一个未知参数θ,只需要一个方程来估计,因为总体一阶矩为E(X)=0是常数不含θ,不能用来估计,只能用二阶矩 总体二阶矩为E(X-E(X))^2=D(X)=θ^2/3,样本二阶矩为Σ(i=1到n)(...
矩估计
是什么?
答:
未知,这时候可以用给定的样本来估计
未知参数
(不带误差棒),这样的方法有两种,第一种是
矩估计
,第二种是最大似然估计。如果总体服从均匀分布,这个时候需要考虑两个统计量,比如说期望和方差。而在理论上期望和方差都是和上下限有关系的,所以就可以用两个方程联立起来把上下限给求出来。
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