求参数p的矩估计量-搜答案-灵鹊做题网

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/>矩法估计思路大概就是先找出参数与期望之间的关系,然后用样本矩(样本平均数)代替期望,对参数进行估计.具体步骤如下：所以参数的估计值是样本平均数的三倍.如果还有问题再问我吧.

设X~EXP(入)E(X)=1/入^入=1/(xbar)L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n)入e^(-入xi)两边取对数,并使ln(L)=ll(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导l

X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.

因为：E(x)=∑ε*p(ε=k)所以：E(x)=1*p+2p(1-p)+...+kp(1-p)^(k-1)+.=p[1+2(1-p)+...+k(1-p)^(k-1)+.]因为：(1-p)+(1-p

用样本算出均值与方差,另一方面,其均值与方差分别为np,np(1-p),即可算出

极大似然估计的方法：1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi密度函数的连乘.每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同.2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,

楼上的.是"Pleasestudyhard.”

再问：�

E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;

试验次数n是已知的吧,根据EX=np=X~求出p*=X~/n(X~是样本的均值,p*是p的距法估计)再问：但是我觉得题目n是不知道的..是个英文题目再答：怎么可能不知道，n是实验次数啊，应该有统计的再

这个问题其实很简单按照公式积分就好了

抛砖引玉一下.Kalman滤波假设系统的噪声为高斯白噪声,似乎很适合这个问题,但是问题是kalman滤波还假设系统为线性,在已知系统非线性的情况下(指数形式),直接应用Kalman滤波不知效果如何.一

矩估计法EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)极大似然法L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θLn(L(x,θ))=nLn(θ+

所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以：既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方.极大似然估计

数学期望你会算吧.三道大题计算量太大了.我说一下怎么做算了.一阶矩估计就是求数学期望.,一个参数时求一下期望就能得到了.最后的那个期望改写成x拔,那个x拔=一个含预估参数的表达式,反过来用x拔表达参数