设总体X的概率密度为.
其中9是未知参数(0< 0<1)X1,X2…Xn为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值X1,X2…Xn中小于1的个数,求:
(1)的矩估计:
(2)的最大似然估计.
设(X1,X2,…,Xn)为来自某总体的样本,令
又设Xn+1为又获得的第n+1个观测结果,证明
设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,…,Xn是来自X的简单随机样本,
求
设总体X的方差为σ2,(X1,X2,…,Xn)是来自X的样本,
设总体X~N(μ,σ2),μ已知,(X1,X2,…,Xn)是来自X的样本,则σ2的有效估计量为( ).
设总体X~N(μ,σ2),X1,X2,…,Xn为来自总体X的样本,当用2X2-X1,/4,及X1作为μ的估计时,试证明:是μ的有效估计font font
设总体X服从(θ,θ+1)上的均匀分布,(X1,X2,…,Xn)是来自X的样本,则θ的最大似然估计量为______。
设X1,X2,…,Xn是来自总体X~N(μ,σ2)的样本,其中σ2>0,则σ2的置信度为1-α的置信区间为( )。
设总体X的概率密度为.(λ>0,a>0)根据来自总体X的简单随机样本X1,X2,…,Xn,求未知参数λ的最大似然估计量.