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总体期望的无偏估计怎么求
如何
理解有偏估计、
无偏估计
和最大似然估计?
答:
有偏估计、
无偏估计
和最大似然估计是统计学中常用的三种参数估计方法,它们之间的区别如下:1、有偏估计(biased estimation):在有偏估计中,估计值的
期望
与真实参数值存在偏差。换句话说,有偏估计的平均值不等于真实参数值。这可能是由于采样误差、样本选择偏差或模型假设不准确等原因造成的。有偏估计...
...是来自均值为μ的
总体的
样本,则均值μ
的无偏估计
量?
答:
在实际应用中,对整个系统(整个实验)而言无系统偏差,就一次实验来讲,可能偏大也可能偏小,实质上并说明不了什么问题,只是平均来说它没有偏差,所以无偏性只有在大量的重复实验中才能体现出来;另一方面,无偏估计只涉及一阶矩(均值),虽然计算简便,但往往会出现一个参数
的无偏估计
有多个,而无法...
一道概率论
无偏估计
量的基本题 但是有点不明白··
答:
我也刚学这个,我觉得啊,由 “θ^=∑aiXi是θ
的无偏估计
量”这个条件列出E(θ^)=θ;也就是E(∑aiXi)=θ; 由
期望的
性质可以把常数ai提出来,也就是∑aiE(xi)=θ;然后xi相互独立与
总体
同分布,用到E(X)= θ这个条件,得出∑ai=1。也不知道对不对,希望对你有启发!
一道题目,关于数理统计 参数估计
无偏估计
量
答:
c=1/2(n-1)。a^2的数学
期望
E(a^2)=v^2 即E{c∑(Xi+1-Xi)^2} =c∑E{(Xi+1-Xi)^2} =c∑E{(Xi+1)^2-2Xi+1Xi+Xi^2} =c∑E{(Xi+1)^2}-2E{Xi+1Xi}+E{Xi^2} =c∑E{x^2}-2E{x}E{x}+E{x^2} =c∑2E{x^2}-2[E{X}]^2 =2c∑E{x^2}-[E{X}...
参数
的无偏估计
可以是常数吗
答:
在概率论和数量统计中,学习过无偏估计,最近在学习论文时候,也经常论文中提到无偏估计。虽然对无偏估计有所了解,但是还是有些问题:1)
总体期望的无偏估计
量是样本均值x-,总体方差的无偏估计是样本方差S^2,为什么样本方差需要除以n-1,而不是除以n;2)样本在总体中是
怎样
的抽样过程,是放回...
估计量的
期望
等于真值称为
无偏估计
量?
答:
这最初看来是个废话,但是用来进行估计的公式:Y=(X1+X2+...+Xn)/n 是人为确定的。如果我们成心捣乱,用另一个坑爹的公式估计,比如:Y'=(X1+X2+...+Xn)/(n-1),那么E(Y')就不再等于E(X),从而这个新的Y'就不是
无偏估计
了。所谓“平均值
怎么
会有数学
期望
”。因为Y是随机变量的...
数理统计计算方法,像什么置信区间?极大似然估计,
无偏估计
?都应该...
答:
置信区间就是说,我给定了一个概率,若真值(实际值)落在某个区间的概率为给定的概率,则该区间就是该概率下的置信区间;极大似然估计,根据随机变量的真值往往表现为以最大概率出现的某个实数,可先求出它的似然函数),再通过求偏导得出取得极大值时的那个数。
无偏估计
表征的是估计值的准确程度,...
泊松分布中参数λ的平方
的无偏估计
答:
具体回答如图:
估计总体
平均值μ时,若以样本平均值ξ'为估计量,则可算得ξ'的数学
期望
E(ξ')=μ,这说明ξ'是总体平均值μ
的无偏估计
。
设
总体
X〜N(μ,1),-∞<μ<+∞,(x1,x2,x3)为其样本,试证下述三个
估计
...
答:
解:证明 (1)E(U1)=1/5U+3/10U+1/2U=U 所以U1是
无偏估计
E(U2)=1/3U+1/4U+5/12U=u 所以U2是无偏估计 E(U3)=1/3u+1/6u+1/2u=u 所以U3是无偏估计 (2)D(u1)=1/25+9/100+1/4=38/100 D(u2)=1/9+1/16+25/144= D(u3)=1/9+1/36+1/4 所以D(U2)最小 ...
这个划线的那里是
怎么
得到的
期望
是0,方差是1啊?
答:
E(X*)=E((X-E(X))/根号下D(X))=(E(X)-E(X))/根号下D(X)=0 D(X*)=D((X-E(X))/根号下D(X))=D(X)/D(X)=1
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总体平均数的无偏估计量是