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总体期望的无偏估计怎么求
无偏估计
量
怎么求
答:
无偏估计量怎么求,
相关内容如下:1.定义 无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值
。估计量的数学期望等于被估计参数,则称此为无偏估计。2.无偏性 对于待估参数,不同的样本值就会得到不同的估计值。这样,要确定一个估计量的好坏,就不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量,而必须由大量抽样...
怎么求无偏估计
,求无偏估计用什么方法?
答:
E(λ2∧)= E[(ξ1+ξ2)/2]= (λ+λ)/2 = λ。E(λ3∧)= E[(ξ1+2*ξ2)/3]= (λ+2λ)/3 = λ。E(λ4∧)= E[(ξ1+ξ2+ξ3)/3]= (λ+λ+λ)/3 = λ。介绍
无偏估计
是用样本统计量来
估计总体
参数时的一种无偏推断。估计量的数学
期望
等于被估计参数的真实值...
无偏估计怎么求
答:
如果~P(),那么E()= D()= ,其中P()表示泊松分布,无偏估计量的定义是:设()是的一个估计量,若E()= ,则称是
的无偏估计
量。首先,因为1、2、3 都是取自参数为的泊松
总体
的样本,独立同分布,所以它们的
期望
和方差都是 ,则(1)无偏性E(1)= E(1)= ,E(2)=E[(...
概率论
无偏估计
问题?
答:
是E(θ尖)=θ,才算
无偏
。所以是要使E(加和符号kiXi)=θ,即E(θ尖)=E(k1X1)+E(k2X2)+...+E(knXn)=k1E(X1)+k2E(X2)+...+knE(Xn)=θ,已知E(Xi)=θ,故上式=(k1+k2+...+kn)θ=θ 即得k1+k2+...+kn=1。
什么是有偏估计和
无偏估计
?
答:
记作。然后重复n遍,获得n个样本均值,你会发现样本均值的分布符合正态分布。我们就可以用最大似然估计或距
估计求
得这个正态分布的期望。而样本平均数的期望(在这里就是均值),极其接近
总体的期望
。我们称之为
无偏估计
,一次抽样计算的平均值就说是总体均值的做法就是有偏估计(biased estimator)...
方差
的无偏估计
量公式
答:
方差
的无偏估计
量公式:E (hat {theta })=theta。当样本量逐渐增大时,蓝点和橙点之间的差异越来越小,同时也越来越接近总体的实际方差。 总结的结论就是:在样本量较小的时候,无偏方差更符合实际的总体方差,当样本量较大时,无偏方差和有偏方差区别不大。 总的说来用无偏样本方差来
估计总体
方差会...
什么是
无偏估计
和有偏估计
答:
记作。然后重复n遍,获得n个样本均值,你会发现样本均值的分布符合正态分布。我们就可以用最大似然估计或距
估计求
得这个正态分布的期望。而样本平均数的期望(在这里就是均值),极其接近
总体的期望
。我们称之为
无偏估计
,一次抽样计算的平均值就说是总体均值的做法就是有偏估计(biased estimator)...
什么是
无偏估计
量?
答:
无偏估计量,数学
期望
等于被估计的量的统计估计量。设^θ(X1,X2,…,Xn)是θ的估计量,若E(^θ)=θ,对一切θ∈Θ,则称^θ为θ
的无偏估计
量,否则称为θ的有偏估计量。无偏估计量的定义是:设(ξ∧)是ξ的一个估计量,若E(ξ∧)=ξ ,则称ξ∧是ξ的无偏估计量 下面说明题目中的...
【求
无偏估计
量】设X1,X2,```,Xn(n≥2)是取自正态
总体
X~N(μ,σ2...
答:
^记Yi=x(i+1)-xi~N(0,2σ^2) i=1...n-1 所以S^2(y)=1/(n-2) ∑(Yi-Y)^2 且E[S^2(y)]=2σ^2(这里Y为Yi的
期望
) Y=∑Yi/n-1=xn-x1/n-1 即1/(n-2)*[E(∑(yi)^2-(n-1)Y^2)]=2σ^2 所以E(yi)^2-(n-1)E(Y^2)=2(n-2)σ^2 代入就可以了。
数学题参数估计
无偏估计
,
怎么
得到答案的,具体步骤
答:
可以用排除法:A:是数学
期望
(平均值) 的定义式,肯定是无偏
无偏估计
。B:两段相加式,前面5个数/20,后面15个数/20,正好相当于20个平均值/20=1个平均值 ,所以是
无偏的
估计 C:1个Xi到10个Xi 总共55个,所以相当于是A的一个变形式。所以也是无偏估计。D:前半段,已经 是一个平均值了,...
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