求泊松分布的最大似然值和矩估计-搜答案-灵鹊做题网

L=f(x1)f(x2)...f(xn)=θ^n(1-x1)^(θ-1).(1-xn)^(θ-1)..lnL=nlnθ+(θ-1)[ln(1-x1)(1-x20...(1-xn)]dln/dθ=n/θ

一个是数值,一个是数量

其实是一样的这个简单的你只要采用描述性分析就可以了里面有平均值和区间估计的结果输出的跟是否是组距式频数没什么关系

．求极大似然函数估计值的一般步骤：（1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数,并整理；（3）求导数；（4）解似然方程所谓矩估计法,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数.最简单的矩估计法是用一阶样本原点

极大似然估计法就是是L值最大,中间可用求导或取对数来判断.矩估计就是用样本的同阶矩来估计总体的同阶矩,可以是中心同阶矩也可以是原点同阶矩.通常用X的平均值和B2.不理解的话可以继续问.

中位数就是频率分布直方图面积的一半所对应的值众数就是频率最高的中间值平均数则是每组频率的中间值乘频数再相加再问：有什么例子吗再问：再答：给例子，你不会采纳别人的吧。再问：比如这个要怎么求再

将每个柱体中间值求出来然后将所有柱体中间值求平均数

再问：�

1.当整体标准差已知的时候,就不需要用样本标准差去估计总体标准差了.所以都用z检验.2.当总体标准差未知,需要估计,用t检验.当n》30,z检验和t检验结果相近,以t检验为准.但是z检验比较好计算,就

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+

大学上概率论课,我就很纳闷：这1％的概率和99％的概率有区别吗?打一个比方：有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25％,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,

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

Xbar=E(X)=λ+2-2θ-2λ=2-2θ-λ(X^2)bar=E(X^2)=λ+4-4θ-4λ=4-4θ-3λ2-2θ-λ=Xbar4-4θ-3λ=(X^2)bar矩估计λ=2Xbar-(X^

平均数：总数除个数标准差：根号（每个数减平均数的平方之和除以个数）