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点估计矩估计
点估计
和
矩估计
的区别
答:
矩估计
属于
点估计
,点估计还包括最大似然估计,最大后验估计等
点估计
的步骤
答:
1常用的
点估计
有两种:
矩估计
法和最大似然估计法 2矩估计法:随机变量X的概率函数(即概率密度或概率分布)中含有待估参数β1,β2,…,βk,假设 X的前k阶矩存在,即ui=E(X^i),i=1,2,…,k 。以样本矩Ai代替总体矩:Ai=ui,i=1,2,,…,k,解这k个方程,求得的βi的结果即为...
点估计
的三种方法
答:
点估计
的三种方法:顺序统计量法、
矩估计
法、极大似然估计法。点估计(point estimation)是用样本统计量来估计总体参数,因为样本统计量为数轴上某一点值,估计的结果也以一个点的数值表示,所以称为点估计。点估计和区间估计属于总体参数估计问题。何为总体参数统计,当在研究中从样本获得一组数据后,...
(1)利用
矩估计
法求出μ的
点估计
值。 (2)试以95%的把握估计μ的置信区...
答:
解:(1)共有16个样本数据,∴用
矩估计
法,μ=(32+33+28+……+28)/16=488/16=30.50。(2)假设轮胎的使用寿命服从N(μ,δ^2),(1)已求出μ的估计值。再用矩估计出δ^2的值。δ^2≈[(32-30.5)^2+(33-32.5)^2+……+(28-30.5)^2]/16=494/16=30.875=(5.5565)^2。∵...
参数估计的
点估计
答:
构造
点估计
常用的方法是:①
矩估计
法。用样本矩估计总体矩,如用样本均值估计总体均值。②最大似然估计法。于1912年由英国统计学家R.A.费希尔提出,利用样本分布密度构造似然函数来求出参数的最大似然估计。③最小二乘法。主要用于线性统计模型中的参数估计问题。④贝叶斯估计法。基于贝叶斯学派(见贝叶斯...
1常用的
点估计
方法有几种?2.
矩估计
法的基本思想及一般步骤是什么...
答:
1常用的
点估计
有两种:
矩估计
法和最大似然估计法2矩估计法:随机变量X的概率函数(即概率密度或概率分布)中含有待估参数β1,β2,…,βk,假设 X的前k阶矩存在,即ui=E(X^i),i=1,2,…,k 。以样本矩Ai代替总体矩:Ai=ui,i=1,2,,…,k,解这k个方程,求得的βi的结果即为它的矩估计量(值)3连续...
什么叫
矩估计
答:
矩估计
法是一种
点估计
法,是利用样本矩来估计总体中相应的参数. 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.
参数估计问题通常分为
点估计
问题与区间估计问题两类,它们最大的区别在...
答:
点估计
与区间估计的区别:点估计是通过抽样得到样本指标作为总体指标的估计量,并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法.区间估计是通过从总体中抽取的一部分样本,再构造出一个与含有要研究的参数而不含其他位置参数的分布,再根据一定的精确度的要求,从而确定出适当的范围,再求解...
矩估计
法是什么呢?
答:
矩估计
比较好理解,就是用样本的矩直接作为总体矩的估计值。就是将样本的矩计算出来,直接作为总体的矩即可。从以上定义中也可以看出来,矩估计法是一种
点估计
的方法。当然这里的阶数要保持一致,及样本的一阶矩估计总体一阶矩,样本二阶矩估计总体的二阶矩。而极大似然估计是另一种点估计方法,也是...
参数估计问题通常分为
点估计
问题与区间估计问题两类,它们最大的区别在...
答:
点估计
与区间估计的区别:点估计是通过抽样得到样本指标作为总体指标的估计量,并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法.区间估计是通过从总体中抽取的一部分样本,再构造出一个与含有要研究的参数而不含其他位置参数的分布,再根据一定的精确度的要求,从而确定出适当的范围,再求解...
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