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设x1x2x3为总体x的一个样本
...为f(
x
)=1/ (0lt;xlt;=),gt;0,是未知参数(
X1X2X3
)是
总体X的样本
...
答:
Fx(x)=x/θ (0x=θ)let M~max(
x1
,x2,
x3
)F m(m)=Fx1(m)Fx2(m)Fx3(m)= m^3/θ^3 f m(m)=3m^2/θ^3 E {m}= ∫(0~θ)3m^3/(θ^3)dm=3(m^4/4θ^3)|m~(0~θ)=(3/4)θ^4/θ^3=(3/4)θ let N~min(x1,x2,x3)Fn(n)=1-(1-Fx1(n))(1-Fx2(...
设x1
,x2,
x3为
取自
总体x
~n(0,σ²)
的一个样本
,求p[(x1/x3+x2/x3...
答:
算出行列式的值,再整理成只和x1+x2+x3,x1x2+x2x3+x3x1,,
x1x2x3
这三项有关的形式,利用三次方程韦达定理带入系数可求。
设X1
,X2,X3,X4 是
总体X的一个样本
, 1/8X1+1/4X2+1/
2X3
+KX4是总体期望E...
答:
1/8+1/4+1/2+K=1 K=1/8
X1X2X3为总体X
~N(3,1)
的样本
,求E(X1X2X3)^2
答:
E(
X1X2X3
)^2=E(X1^2)E(X2^2)E(X3^2)=3E(X1^2)=3(1+9)=30 如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,
设
总体x
~b(1,p),即x服从0-1分布
x1x2x3为x的一个
简单随机
样本
写出样本的...
答:
p(
X1
,X2,
X3
,...,Xn)=p^(sum Xi) * (1-p)^(n - sum Xi)
设X1
,X2,
X3
是来自正态
总体X
~N(μ,1)
的样本
,则当a=___时,^μ=1/3X1+...
答:
E(1/3
X1
+1/
2X
2+a
X3
)=1/3μ+1/2μ+aμ=(1/3+1/2+a)μ,只要1/3+1/2+a=1就是无偏估计量,所以a=1/6。概率论和统计中使用正态分布或高斯分布,该平均连续变量表示数据的分布,诸如集成在附近有关概率分布的。通过中心极限定理,表示为许多独立因素之和的随机变量服从正态分布。因此...
设
总体X
~N(u,1),
X1
,X2,
X3
是
X的样本
,则___是u的无偏估计量。
答:
简单计算一下即可,答案如图所示
设
总体X的
概率分布为P(X=i)=1/3;i=1,2,3.(
X1X2X3
)为来自X的
样本
,求(1...
答:
(1)
X1的
期望为E(X1)=1*P(X1=1)+2*P(X1=2)+3*P(X1=3)=2 (2)Var(
X3
)=E【X3-E(X3)】^2=(1-2)^2*P(X3=1)+(2-2)^2*P(X3=2)+(3-2)^2*P(X3=3)=2/3
设X1
,X2,...Xn是来自概率密度为 的
总体样本
,θ未知,求θ的矩估计和极 ...
答:
θ=x'/(1-x') ,其中Σxi/n 最大似然估计f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1)...xn^(θ-1)lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(
x1x2...x
n)[lnL(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0θ=-n/ln(x1x2...xn)最大似然估计为θ=-n/ln(x1x2...xn)如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,...
设总体X在区间[0,θ]上服从均匀分布,
X1X2X3
X4X5...Xm是
总体X的样本
,则...
答:
过程与结果如图所示
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涓嬩竴椤
灏鹃〉
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设x1x2为总体的一个样本
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