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样本的联合概率密度
如何由独立的两个概率密度函数求得
联合概率密度
函数,以图片上这道题为...
答:
f(x,y)=1×e^-y=e^-y。0≤x≤1且y>0。0,其它。
概率
论与数理统计
答:
1、总体与
样本
。总体有分布函数、概率分布、
概率密度
,相应样本有分布函数、分布律、概率密度。2、抽样分布。样本数字特征:样本均值和样本方差及它们各自的期望、方差。三大抽样分布的典型模式。(概率论中只有一个地方涉及4次方——卡方分布的方差。)正态总体
条件
下样本均值与样本方差的分布。第七章 参数...
概率密度
性质以及公式的详细解释
答:
3.二维随机变量及其概率分布,包括多维随机变量的概念及分类;二维离散型随机变量联合概率分布及其性质;二维连续型随机变量
联合概率密度
及其性质;二维随机变量联合分布函数及其性质;二维随机变量的边缘分布和条件分布;随机变量的独立性;两个随机变量的简单函数的分布。4.随机变量的数字特征,随机变量的数字...
极大似然估计
答:
前面提到,最大似然估计就是去找参数估计值,使得已经观察到的样本值发生概率最大。既然这些样本已经实现了,其发生概率最大才符合逻辑。这就是求所有观测值
样本的联合概率
最大化。因此,似然函数在形式上,其实就是样本的联合概率。对连续型随机变量和离散型随机变量,样本的似然函数分别是
概率密度
和概率...
设(x1,...,xn)是取自总体X的一个
样本
,求x~B(1,p)
的联合
分布律或联合
答:
由公式写出似然函数与对数似然函数,再求出导数为0的点就是最大似然估计量。u1=E(X)=np _A1=1/n求和符号Xi=X 所以np=_X 即p的矩估计_X /n P(X1=x1,X2=x2,X3=x3;p)=p^(x1)(1-p)^(1-x1)*p^(x2)(1-p)^(1-x2)*p^(x3)(1-p)^(1-x3)...
概率
论与数理统计 第三章 二维随机变量及其分布
答:
二维离散型随机变量 的定义:二维随机变量 仅
可能
取有限个或可列无限个值。 联合分布律 的定义:二维连续型随机变量及其
联合密度
函数 定义:n维连续型随机变量及其联合密度函数 :联合密度函数具有非负性和规范性。二维均匀分布 的定义:如果已知二维随机变量
的联合
分布,那么 其中一个随机变量的分布...
设(x,y)
的联合概率
分布为 求EX,EY,DX,DY和EXY?
答:
求Ex和Ey的话,先写出X和Y的边缘分布。P(x=0)=0.3+0.3=0.6(
联合
分布律的第一行相加).P(x=1)=0.3+0.1=0.4(联合分布律的第二行相加).所以E(x)=1*0.4=0.4.也可以求出X2的分布律P(x2=0)=P (x=0)=0.6,P(x2=1)=P(x=1)=0.4.E (x2)=0.4 Dx=E(x2...
已知二维随机变量
联合密度
求
概率
答:
解:(1),利用
概率密度
函数的性质,有∫(-∞,∞)∫(-∞,∞)f(x,y)dxdy=1,∴k∫(0,1)∫(0,1)(x+y)dxdy=1。而,∫(0,1)(x+y)dy=x+1/2,∴k∫(0,1)(x+1/2)dx=1,k=1。(2),P(x<1/2,y<1/2)=∫(0,1/2)∫(0,1/2)(x+y)dxdy=∫(0,1/2)(x/2+1/8...
已知两个相互独立随机变量,求
联合
分布
密度
答:
独立事件同时发生的
概率
=各自概率的积。
联合密度
与边缘密度的关系是什么?
答:
y}求得。则Fx{x}和Fy{y}为分布函数F{x,y}的边缘分布函数。
联合密度
函数是指联合分布函数,定义:随机变量X和Y
的联合
分布函数是设(X,Y)是二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数:F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
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