1樓：drar_迪麗熱巴
ex=∫(上+∞下θ)xf(x,θ)dx=∫(上+∞下θ)xe^[-(x-θ)]dx
=-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx)
=-θ-1=µ
θ=-µ-1
θ^=-￣x-1(x左邊橫線在x上方)
其中￣x=1/n∑(從1到n)xi
單純的講概率密度沒有實際的意義，它必須有確定的有界區間為前提。可以把概率密度看成是縱座標，區間看成是橫座標，概率密度對區間的積分就是面積，而這個面積就是事件在這個區間發生的概率，所有面積的和為1。所以單獨分析一個點的概率密度是沒有任何意義的，它必須要有區間作為參考和對比。
密度大則事件發生的分佈情況多，反之亦然。若用黑點的疏密程度來表示各個電子概率密度的大小，則|ψ|2大的地方黑點較密，其概率密度大，反之亦然。在原子和外分佈的小黑點，好像一團帶負電的雲，把原子核包圍起來。
2樓：匿名使用者
你好！題目中應當是x≥θ時概率密度非零，而樣本與總體同分布，所以xi≥θ。經濟數學團隊幫你解答，請及時採納。謝謝！
設總體x的概率密度為：f(x,θ)=e的[-(x-θ)]次方，x≥θ；0，x<θ。而x1，…，xn是……
3樓：匿名使用者
全題為：「設抄總體x的概率密度為：f(x,θ)=e的[-(x-θ)]次方，x≥θ；0，x<θ。...
答：ex=∫(上+∞下θ)xf(x,θ)dx=∫(上+∞下θ)xe^[-(x-θ)]dx =-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx) =-θ-1=µ θ=-µ-1 θ^=-￣x-1(x左邊橫線在x上方) 其中￣x=1/n∑(從1到n)xi
4樓：小雪
|ex=∫(上+∞下θ
baidu)xf(x,θ)dx=∫(上zhi+∞下θdao)xe^[-(x-θ)]dx
=-(xe^[-(x-θ)]|(上+∞下θ)-∫(上+∞下θ)e^[-(x-θ)]dx)
=-θ-1=µ
θ=-µ-1
θ^=-￣x-1(x左邊橫線在專x上方)
其中屬￣x=1/n∑(從1到n)xi
5樓：匿名使用者
3/4(1+1/2∧
bai2)(1+1/2∧du4)(1+1/2∧8)+1/2∧16=（1-1/2^zhi2）
dao(1+1/2∧2)(1+1/2∧4)(1+1/2∧8)+1/2∧16=（1-1/2^4）(1+1/2∧4)(1+1/2∧8)+1/2∧16=（1-1/2^8）(1+1/2∧8)+1/2∧16=1-1/2^16+1/2∧16=1
設總體x的概率密度為f(x；θ)＝e?(x?θ)，x≥θ0，x＜θ而是來自總體x的簡單隨機樣本，則未知引數θ的矩
6樓：4v█重量█燠
（1）先求出總體的數學期望e（x）
ex=∫
+∞?∞
xf(x)dx=∫+∞θ
xe?(x?θ)
dx=?(xe
?(x?θ)
+e?(x?θ)
).+∞
θ=θ+1
由於：e(x)＝.x＝1
nnn＝1xi，
故有：∧
θ+1=.
x得θ的矩估計量：θ＝.x＝1
nni＝1xi-1
【急求】設總體x的概率密度函式為f(x；θ）=(θ的x次方*e負θ次方)/x!
7樓：匿名使用者
x應該是可以為0的吧，這是泊松分佈，泊松分佈的均值和方差都是θ。
矩估計量：
θ=(x1+x2+x3+...+xn)/n一個式子就夠了。
最大似然：
l(θ)=θ^(x1+x2+...+xn)*e^(-nθ)/c~θ^(x1+x2+...+xn)*e^(-nθ)
c是(x1!*x2!*...*xn!)，這是已知常數，不影響likelihood函式
logl(θ)~(x1+x2+...+xn)lnθ-nθ求導得，
θ=(x1+x2+x3+...+xn)/n.
兩種方法的結論一樣。
設總體x的概率密度函式為f(x,θ),x1,x2,...,xn為其樣本,求θ的極矩估計(1)f(x,θ)={θe^-θx,x≥0 0,其他 255
8樓：匿名使用者
so easy
媽媽再也不用擔心我的學習
步步高打火機
設總體X概率密度函式為fx1x，ox
設x1，x了，xn是來自總體的簡單隨機樣本 矩估計 ex xf x dx 1五 1 x 1 dx 1 了令ex x，得 1 了 x 即 1 1 x 了 的矩估計量 1 1 x 了 最0似然估計 最0似然函式為 l x，x 了，x n n i 1 1 xi 五 xi 1五 其它 lnl nln 1 n...
設總體X的概率密度為F（X0 x 111 x 20其他，其中是未知引數（01）
i 因為 ex xf x，dx 1 0x dx 2 1x 1?dx 32 令 32 x，可得 的矩估計為 32 x ii 由已知條件，似然函式為 l n個 1?1?n?n個 n 1 n n，兩邊取對數得 lnl nln n n ln 1 兩邊對 求導可得 d ln l d n n?n 1?令 d l...
設總體x的概率密度函式為F xx1，x2xn為其樣本，求的極大似然估計 1 F
l x n e xi l x ln l nln xil x n xi 使導數 0求最大擬然 n xi n xi 1 x均值 矩估計du e x f x xdx zhi 1 x xi n e x 1 x 1 x 其中 xi n 最大似然dao估計內 f xi.容n x1 1 x2 1 xn 1 lnl...