66问答网
所有问题
当前搜索:
什么是矩估计
矩估计
有
什么
缺点?
答:
矩估计
优缺点如下:优点:1.简单易用:矩估计方法的计算相对简单,只需要通过样本矩和理论矩的对应关系即可进行参数估计。因此,对于简单的统计模型,矩估计是一种非常方便和直观的方法。2.无偏性:在一些特定条件下,矩估计可以保证参数估计的无偏性。也就是说,当样本容量趋向于无穷大时,矩估计得到的...
什么叫做二阶
矩什么叫做
中心矩?
答:
(X-EX)^2)。中心矩则类似于方差,先要得出样本的期望即均值,计算出随机变量到样本均值的一种距离,与方差不同的是,这里所说的距离不再是平方就能构建出来的,而是k次方。用已知样本的X的一阶矩和二阶矩来估计分布律,分布函数,概率函数或者数字特征中的某个未知参数a的值,此即
矩估计
法。
二阶中心
矩是什么
?
答:
(X-EX)^2)。中心矩则类似于方差,先要得出样本的期望即均值,计算出随机变量到样本均值的一种距离,与方差不同的是,这里所说的距离不再是平方就能构建出来的,而是k次方。用已知样本的X的一阶矩和二阶矩来估计分布律,分布函数,概率函数或者数字特征中的某个未知参数a的值,此即
矩估计
法。
样本
矩
的意思是
什么
?
答:
平均数=(0+2+2+3+3)/5=2,期望=o/2(用o代替sei te),则o/2=2,所以o=4,o的
矩估计
值为4。用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法,其思想是:如果总体中有 K个未知参数,可以用前K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩,然后利用未知参数与总体矩的函数关系,求出参数的估计量...
中心
矩是什么
意思?
答:
四,A1,一阶矩就是 E(X),即样本均值。具体说来就是A1=(西格玛Xi)/n ---(1)A2,二阶矩就是 E(X^2)即样本平方均值 ,具体说来就是 A2=(西格玛Xi^2)/n---(2)Ak,K阶矩就是 E(X^k)即样本K次方的均值,具体说来就是 Ak=(西格玛Xi^k)/n,---(3)五,
矩估计
法大概步骤如下:1...
什么是
样本k阶原点
矩
和样本k阶中心矩?
答:
四,A1,一阶矩就是 E(X),即样本均值。具体说来就是A1=(西格玛Xi)/n ---(1)A2,二阶矩就是 E(X^2)即样本平方均值 ,具体说来就是 A2=(西格玛Xi^2)/n---(2)Ak,K阶矩就是 E(X^k)即样本K次方的均值,具体说来就是 Ak=(西格玛Xi^k)/n,---(3)五,
矩估计
法大概步骤如下:1...
λ的
矩估计
值和极大似然估计值各是
什么
?
答:
λ的
矩估计
值和极大似然估计值均为:1/X-(X-表示均值)。求极大似然函数估计值的一般步骤:1、根据总体分布,写出似然函数;2、对似然函数取对数,并整理;3、求整理后的似然函数求导数;4、列出似然方程,并解似然方程。
什么是
样本k阶原点
矩
和样本k阶中心矩,请解释的稍微通俗一点儿_百度知 ...
答:
答:分享一种“理解”。在概率论中,常用k阶
矩
表示随机变量的一类数字特征。有原点矩、中心矩等分类方法。用“数学”语言通俗描述,k阶原点矩是随机变量x“偏离”原点(0,0)的“距离”的k次方的期望值。一般地,对于正整数k,如果E|(X-0)k|=E|Xk|=<∞,故称E(Xk) 为随机变量X的k阶原点矩...
求
矩估计
,卡在这个积分计算上了,计算步骤是
什么
,怎么求
答:
如图
什么是
一阶
矩
和二阶矩?
答:
一阶
矩
就是期望值,换句话说就是平均数(离散随机变量很好理解,连续的可以类比一下)。举例:xy坐标系中,x取大于零的整数,y1, y2, ...,yn 对应x=1, 2,..., n的值,现在我要对y求期望,就是所有y累加除以n,也就是y的均值。此时y的均值我可以在坐标系中画一条线,我会发现所有的点都...
棣栭〉
<涓婁竴椤
5
6
7
8
10
11
12
9
13
14
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜