设总体X有概率密度,其中θ2>θ1.为待估计参数,X1,X2,…,Xn为一样本,求θ1,θ2的矩估计量和极大似然估计量
设总体X有概率密度,其中θ2>θ1.为待估计参数,X1,X2,…,Xn为一样本,求θ1,θ2的矩估计量和极大似然估计量
设总体X有概率密度,其中θ2>θ1.为待估计参数,X1,X2,…,Xn为一样本,求θ1,θ2的矩估计量和极大似然估计量
设总体X的概率密度为
其中θ>0为未知参数,(X1,X2,…,Xn)为来自该总体的样本,求θ与θ2的最大似然估计.
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.
设二维随机变量(X,Y)的概率密度为,其中φ1(x,y)和φ2(x,y)都是二维正态密度函数,且它们对应的二维随机变量的相关系数分别为1/3和-1/3,它们的边缘密度函数对应的数学期望都是0,方差都是1.
(1)求随机变量X和Y的密度函数f1(x)和f2(x),及X和Y的相关系数ρ(可直接利用二维正太密度的性质). (2)问X和Y是否独立?为什么?
设总体X的概率密度为,其中未知参数是来自总体X的简单随机样本,试求
(I)θ的矩估计量
(II)θ的最大似然估计量
设总体X具有概率密度
其中θ>0为未知参数,X1,X2,…,Xn是来自X的样本,x1,x2,…,xn是相应的样本观察值.
设总体X的概率密度为
其中α>0为未知参数,(X1,X2,…,Xn)为来自该总体的样本,求α的矩估计与最大似然估计.
设总体X的概率密度为
其中α,β>0为未知参数,(X1,X2,…,Xn)为来自该总体的样本,求αβ卢的最大似然估计.
设总体X的概率密度为
其中α>1为未知参数,c>0为已知常数,(X1,X2,…,Xn)为来自该总体的样本,求α的矩估计与最大似然估计.