百度作业网试求未知参数θ,c的极大似然估计
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/08/20 00:29:54
matlab非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin.这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做）,先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：x
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
再问：����0��A��1/2������ȱһ����Ŷ�����е�һ���Ǹ�������Dz����Ǹ��
求不出来ab的值.差一个条件.现在只知道全概率区间积分=10点连续那个条件本题没有用处
极大似然函数为（1/θ）的n次方e^(-x1-x2-.-xn)/θ似然函数取对数-nlnθ-(x1+x2+.+xn)/θ对数似然函数求导最后得到θ=(x1+x2+...+xn)/n
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,...,
楼上的.是"Pleasestudyhard.”
P(X=1)=pP(X=0)=1-p所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a)a=0或1p未知,p∈[0,1]样本为X1……XN所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x
E[X]=NP;Var[X]=NP(1-P);矩估计：总体的一阶原点矩为E[X]=NP;样本的一阶原点矩为_X,用样本估计总体,有^p=_X/N;极大似然估计：^p=_X/N;
特大
这个问题其实很简单按照公式积分就好了
矩估计法EX=∫xf(x)dx=(θ+1)/(θ+2)--->θ=(1-2EX)/(EX-1)极大似然法L(x,θ)=(θ+1)^n(x1.x2...xn)^θLn(L(x,θ))=nLn(θ+
所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以：既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方.极大似然估计
矩估计E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)θ=x'/(1-x'),其中Σxi/n最大似然估计f(xi.θ)=θ^nx1^(θ-1)x2^(
数学期望你会算吧.三道大题计算量太大了.我说一下怎么做算了.一阶矩估计就是求数学期望.,一个参数时求一下期望就能得到了.最后的那个期望改写成x拔,那个x拔=一个含预估参数的表达式,反过来用x拔表达参数