1樓：love賜華為晨
（1）因為總體x在區間[0，θ]上服從均勻分佈，因此e(x)=θ2，
所以θ的矩估計為θ矩=2¯¯¯¯¯x；
又f(xi，θ)=⎧⎨⎩1θ，0≤xi≤θ0，其他，所以似然函式l(θ)=⎧⎨⎩1θn，0≤xi≤θ0，其他而dlnl(θ)dθ=−nϑ＜0，
所以l（θ）關於θ是減函式．
所以θ的最大似然估計為
θ最大=max（x1，…xn）．
（2）e（θ最大）=e（max（x1，…xn）），令y=max（x1，…xn），則
fy(y)=p(max(x1，…xn)≤y)=p(x1≤y，…xn≤y)=fx1(y)…fxn(y)
而當0≤y≤θ，fx1(y)=∫y0f(x1，θ)dx1=yθ，所以fx1(y)=⎧⎪
⎪⎨⎪⎪⎩0，y＜0yθ，0≤y≤θ1，y＞θ，於是fy(y)=⎧⎪
⎪⎪⎨⎪
⎪⎪⎩0，y＜0ynθn，0≤y≤θ1，y＞θ，fy(y)=⎧⎨⎩n(yθ)n−11θ，
0≤y≤θ0，其他，
所以，e（θ最大）=e（max（x1，…xn））=e(y)=∫θ0yfy(y)dy=nn+1θ．
2樓：影歌
（1）由於x在區間（0，θ）服從均勻分佈，因此ex＝θ2令ex＝.
x，則θ＝2.xθ
＝2.x
又因為似然函式為
l（x1，x2，…，xn；θ）=θ＝1θnnπ
i＝1i
(0＜x
i≤θ)
，其中i
(0＜x
i≤θ)
為示性函式
要使得似然函式達到最大，首先一點是示性函式取值應該為1，其次是1θn應儘可能大
由於1θ
n是θ的單調減函式，所以θ的取值應儘可能小，但示性函式決定了θ不能小於x（n）θ＝x
(n)（2）∵e(2.
x)＝2
n?(nθ
2)＝θ，即2.
x是θ的無偏估計．
e(x(n)
)＝θ2
≠x(n)
，即x（n）不是θ的無偏估計．
設總體x服從區間（0，θ）上的均勻分佈，其中θ＞0為未知引數．（x1，x2，…，xn）是從該總體中抽取的一
3樓：麻花疼不疼
（copy1）記x（1）bai
=min（x1
，dux2，…，xn），x（2）=max（x1，x2，…，xn）由題意知，總體x的概率函式zhi為 f(x)＝1θ，0≤x≤θ
0，其它dao
由於0≤x1，x2，…，x2≤θ，等價於0≤x（1）≤x（2）≤θ．則似然函式為
l(θ)＝n
πi＝1
f(xi
)＝1θ
n，0≤x（1）≤x（2）≤θ．
於是對於滿足條件x（2）≤θ的任意θ有
l(θ)＝1θn
≤1xn(2)
即l（θ）在θ=x（2）時取到最大值1xn(2)θ
＝x(2)
＝max
1≤i≤n(xi
)θ＝x(2)
＝max
1≤i≤n(xi
)（2）x的密度函式為f(x)＝1θ
，0≤x≤θ
0，其它
則分佈函式為f(x)＝
0，x≤θxθ
，0＜x＜θ
1，x≥θθ＝x
(2)＝max
1≤i≤n(xi
)概率密度函式為fθ
(x)＝n[f(x)]
n?1f(x)=
nxn?1
θ，0＜x＜θ
0，其它
θ)＝∫
+∞?∞xfθ
(x)dx=∫θ0
nxnθdx＝n
n+1θ≠0
θ不是θ的無偏估計．
設總體x～u（0，θ），θ＞0為未知引數，x1，x2，…，xn為其樣本，.x=1nni＝1xi為樣本均值，則θ的矩估計
4樓：墨汁諾
用最大似然估計法估計出λ,或用矩估計法來估計可得λ估計量=x拔=（x1+x2+…+xn)/n
最大似然估計法
l(λ)=∏【i從1到n】λ^xi*e^(-λ)/xi!
lnl(λ)=(x1+x2+…+xn)*lnλ+-nλ-(lnx1!+lnx2!+…+lnxn!)
對λ求導,並令導數等於0得
（lnl(λ)）'=(x1+x2+…+xn)/λ-n=0
λ估計量=x拔=（x1+x2+…+xn)/n
矩估計法
ex=λ
所以：λ估計量=x拔=（x1+x2+…+xn)/n
所以p=p=e^(-λ估計)=e^(-x拔)
一階矩估計就是求數學期望。一個引數時求一下期望就能得到了。最後的那個期望改寫成x拔，那個x拔=一個含預估引數的表示式，反過來用x拔表達引數就是據估計值。
如果是兩個引數，必須求完期望，也就是1階矩估計之後再求二階據估計，一般用的是求方差。兩個矩估計裡面都含有引數，或者哪個不含某一個引數。
5樓：手機使用者
由於x服從均勻分佈，則
ex＝ex
＝…exn＝θ
2，即exi=θ2e.
x=e（1nn
i＝1xi）=1
ne（x1+x2+…+xn）=ex1=θ
2由於e.x=θ
2所以∧
θ＝2.
xθ的矩估計量為：2.x．
設x1，x2，....xn是來自概率密度為 的總體樣本，θ未知，求θ的矩估計和極大
6樓：
矩估計e(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)
x'=σxi/n=e(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x') ,其中σxi/n
最大似然估計
f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1)....xn^(θ-1)
lnl(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(x1x2....xn)[lnl(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0θ=-n/ln(x1x2....xn)
最大似然估計為
θ=-n/ln(x1x2....xn)
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設總體x～u（1，θ），引數θ＞1未知，x1，…，xn是來自x的簡單隨機樣本．①求θ的矩估計和極大似然估計
7樓：叏倮月落冃厃
總體x～u（1，θ），其分佈密度為
f（x，θ）=
1θ?1
， 1≤x≤θ
0， 其他
．（1）由.
x＝ex＝θ+1
2，解得
θ＝2.
x?1，
故θ的矩估計量為：?
θ＝2.
x?1；
似然函式為
l(θ)＝1
(θ?1)n，
l′(θ)＝?n
(θ?1)
n+1＜0，l（θ）遞減，
又x1，…，xn∈（1，θ），
故θ的極大似然估計量為?
θ＝max．
（2）e?
θ＝2e.
x?1＝2μ?1＝2×θ+1
2?1＝θ．而?θ
＝max的分佈函式為：f?
θ(x)＝p(?
θ≤x)＝p≤x}
=p=n
πi＝1
p(xi
≤x)=
0， x＜1
(x?1
θ?1)
n， 1≤x＜θ
1， x≥θ
，從而其分佈密度為：f?
θ(x)＝f′?θ
(x)＝
n(x?1)
n?1(θ?1)n，
1≤x≤θ
0，其它
，所以，e?θ
＝∫θ1x?n(x?1)
n?1(θ?1)
ndx＝∫θ1
(x?1+1)n(x?1)
n?1(θ?1)ndx
=∫θ1n(x?1)
n(θ?1)n+∫
θ1n(x?1)
n?1(θ?1)ndx
=nn+1
(x?1)
n+1(θ?1)n|
θ1+(x?1)
n(θ?1)n|
θ1＝nn+1
(θ?1)+1＝nθ+1
n+1．
設隨機變數X分佈函式F x ，設連續型隨機變數X的分佈函式為F X A Barctanx, x 求 1 常數A，B
一個人郭芮 上面的回答顯然莫名其妙，答非所問 對於這樣的點分佈變數 只要各個數值之間相減即可 即p x 1 f 1 x 1 f x 1 0.4 0 0.4 p x 1 f 1 x 3 f 1 x 1 0.8 0.4 0.4 p x 3 f x 3 f 1 x 3 1 0.8 0.2於是x的分佈列為 ...
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zzzzeng哈哈 x u表示服從均勻分佈，x e表示服從指數分佈，x n表示服從正態分佈，望採納 您好，看到您的問題很久沒有人來回答，但是問題過期無人回答會被扣分的並且你的懸賞分也會被沒收！所以我給你提幾條建議，希望對你有所幫助 一，你可以選擇在正確的分類和問題回答的高峰時段 中午11 00 3 ...
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