均匀密度函数的最大似然估计和最小方差无偏估计-搜答案-百度作业网

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

设X~EXP(入)E(X)=1/入^入=1/(xbar)L(入|x)=π(连乘符号)(i=1~n)入e^(-入xi)两边取对数,并使ln(L)=ll(入|x)=ln(入^n)+(-入)Σ(xi)求导l

最软的金属：汞,即水银,常温下就是液态,好像没有比它更软的了.固态金属嘛,铯可以算一个,摩氏硬度0.2最硬的金属：铬可以算一个了,摩氏硬度9,红宝石的级别啊!密度最大的金属：锇当之无愧,密度22.57

设总体X的概率密度为f(x)=Өx^(Ө-1),0

极大似然估计的方法：1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi密度函数的连乘.每个Xi的密度函数与总体的密度函数相同.2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,

再问：�

[cory,lag]=xcorr(f,'unbiased');plot(lag/fs,cory）;%自相关函数(无偏差的),其中,f为原函数,cory为要求的自相关函数,lag为自相关函数的长度.fs

这个问题其实很简单按照公式积分就好了

这类问题属于参数估计,是已知变量的分布,不知其参数的情况,不同于非参数估计.最常用一般的方法是矩估计和极大似然估计,前者就是用样本的各阶矩去估计总体的各阶矩,后者是简单随机样本的情况下每个样本的概率密

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,

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^

不用区分.你写缩写.该什么场合阅卷的是可以自己判断的.嘿嘿.你全写成MLE=...