1樓：刷
∵x服從引數為λ的泊松分佈
∴p(x＝m)＝λmm!
e?λ，（m=0，1，2，…版）
設x1，x2，…xn
是來自總體的一組樣本權
觀測值則最大似然函式為
l（x1，x2，…，xn；λ）=n
πi＝1λx
ixi!
e?λ=e?nλnπ
i＝1λxi
xi!∴lnl＝?nλ+n
i＝1(x
ilnλ?lnxi)
∴dlnl
dλ＝?n+n
i＝1xiλ
令dlnl
dλ＝0
解得λ＝1nn
i＝1xi＝.
x即λ的最大似然估計量∧λ＝.x
設總體x服從引數λ的泊松分佈，x1,x2,…,xn是總體x的樣本，是求λ的矩估計量和極大似然估計量 20
2樓：匿名使用者
λ的復矩估計
值和極大似然估計制值均為
：1/x-（baix-表示均值）du。
詳細求解過程如下zhi圖：
3樓：匿名使用者
因為總體x服從泊松分佈，所以e(x)=λ，即 u1=e(x)=λ. 因此有 λ=1/n*(x1+x2+...+xn)=x拔 (即x的平均數）所以λ的矩估計量為 λ(上面一個尖號）＝x拔.
4樓：匿名使用者
你的回答的有點問題
矩估計和最大似然估計都等於均值x拔
設總體x服從引數為λ（λ＞0）的泊松分佈，x1，x2，…，xn（n≥2）為來自總體的簡單隨機樣本，則對應的統
5樓：莫甘娜
x1，x2，…，xn（n≥2）為來自總體的簡單隨機樣本，總體x服從引數為λ（內
λ＞0）的泊松分佈，容
故：ex1=ex2=…=exn=λ，dx1=dx2=…=dxn（n≥2）
et1=1
ne（n
i＝1x
i）=λ，
et2=1
n?1e（n?1
i＝1x
i）+1
nexn=λ+λ
n故：et1＜et2
dt1=1
nd（n
i＝1x
i）=dxn，
dt2=1
(n?1)
d（n?1
i＝1xi）
=1(n?1)
（n-1）dx+1ndx
=（1n?1+1n
）dx=n
+n?1
n(n?1)
dx=1nn
+n?1
n(n?1)
dx＞1nn
?nn(n?1)
dx=dx
n故：dt1＞dt2
故選擇：c．
設隨機變數x的分佈函式為Fx0,x0x
這題的難點在於x 1處不連續，由分佈函式，f 1 0.5 而x 1處的左極限f 1 1 3,其他連續處f t f t p f t p f 1 2 1 6 p f 1 f 1 2 1 2 1 6 1 f 3 2 f 1 3 4 1 3 5 12p 1 設隨機變數x的分佈函式為 f x 0,x 1 f ...
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的概率密度為fxexx0時fx0x
ex 上 下 xf x,dx 上 下 xe x dx xe x 上 下 上 下 e x dx 1 1 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...