设来自二项分布总体的独立样本p的无偏估计
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/28 12:52:01
这题就是把N从常量整数变成变量,如果是常量整数,Y服从正态分布,变成变量整数其实也服从正态分布,但此时E(Y)跟D(Y)就变了.但是也很好求,只是比较麻烦.E(X)=λ,D(X)=ε平方,E(N)=1
因为.X与S2分别为总体均值与方差的无偏估计,且二项分布的期望为np,方差为np(1-p),故E(.X)=np,E(S2)=np(1-p).从而,由期望的性质可得,E(T)=E(.X)-E(S2)=n
再问:���ﲻ����再答:���Ǵ�n��X��ѡ��k������1�ĸ�����ϵĸ���
X~B(n,p),本题n=2,p=0.3,所以E(样本均值)=np=2×0.3=0.6.
均匀分布的总体U的概率密度为f(u)=1/c.总体U的独立样本X1,X2,...,Xn的联合概率密度为:f*(x1,x2,...,xn)=Πf(xi)=1/(c的n次方)再问:求具体步骤再答:这已经是
f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]...f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]L=f(x1)*f(x2)...f
o=根号4=2n=9P{|X拔-μ|/(o/根号n)再问:额,我们还没讲过置信区间,μ=1.3067,答案再答:我后头不是给你写了步骤了3o换成o/3除写成乘了。。。μ/(o/3)=1.961.96*
因为是简单随机样本,所以各样本间相互独立,那么就有:E(X1+X2+……+Xn)=E(X1)+E(X2)+……+E(Xn)=μ+μ+……+μ=nμD(X1+X2+……+Xn)=D(X1)+D(X2)+
该样本遵从二项分布,则可先写出其分布律,然后将n个这样分布律联乘,之后这个连乘的函数取对数,再对取完对数后得到的函数对变量p求导,并令其等于零,得到的p就是其最大似然估计量,如果取完对数后得到的函数对
U=n^(1/2)*(xˉ-μ)/σ服从标准正态分布,即UN(0,1),因此,D(U)=1.
用最大似然估计法估计出λ,或用矩估计法来估计可得λ估计量=X拔=(X1+X2+…+Xn)/n最大似然估计法L(λ)=∏【i从1到n】λ^xi*e^(-λ)/xi!lnL(λ)=(x1+x2+…+xn)
样本均值?那不直接是(X1+.+Xn)/n不过应该不是问这个吧可以说详细点?再问:是等于N(μ,σ^2)吗再答:有完整的题目么?这个X~N(μ,σ^2)意思是总体X服从总体均值为μ,总体标准差为σ的正
是独立的.如果不独立的话,T分布的定义无从谈起
同学,D(X)求得是一个随机变量的方差。你求的是样本均值的方差诶~两个计算都是如此
样本与总体同分步,也是P(λ),这是数理统计的规定.希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,
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若X1,X2,X3,X4独立,(X1+X2)服从N(0,8),则(1/8)(X1+X2)^2服从卡方1;(X3-X4)服从N(0,8),则(1/8)(X3-X4)^2服从卡方1;当C=1/8时,CY服
样本方差Sn运用定理(n-1)Sn^2/σ^2服从自由度为(n-1)的χ方分布代入数据(9-1)*6/16=3(9-1)*14/16=7查表+线性插入计算得P(χ^2(8)>3)=0.932P(χ^2
均值=(X1+X2+.+Xn)/n方差=[(X1-均值)^2+(X2-均值)^2+.+(Xn-均值)^2]/n