無論總體x服從什麼樣的分佈期望和方差都存在,均值未知,則方差的矩估計量為

2021-05-16 09:22:38 字數 3565 閱讀 6990

1樓:匿名使用者

矩估計的定義:方差的矩估計量=樣本的方差sn(x)

設總體x~u(0,θ),θ>0為未知引數,x1,x2,…,xn為其樣本,.x=1nni=1xi為樣本均值,則θ的矩估計

2樓:墨汁諾

用最大似然估計法估計出λ,或用矩估計法來估計可得λ估計量=x拔=(x1+x2+…+xn)/n

最大似然估計法

l(λ)=∏【i從1到n】λ^xi*e^(-λ)/xi!

lnl(λ)=(x1+x2+…+xn)*lnλ+-nλ-(lnx1!+lnx2!+…+lnxn!)

對λ求導,並令導數等於0得

(lnl(λ))'=(x1+x2+…+xn)/λ-n=0

λ估計量=x拔=(x1+x2+…+xn)/n

矩估計法

ex=λ

所以:λ估計量=x拔=(x1+x2+…+xn)/n

所以p=p=e^(-λ估計)=e^(-x拔)

一階矩估計就是求數學期望。一個引數時求一下期望就能得到了。最後的那個期望改寫成x拔,那個x拔=一個含預估引數的表示式,反過來用x拔表達引數就是據估計值。

如果是兩個引數,必須求完期望,也就是1階矩估計之後再求二階據估計,一般用的是求方差。兩個矩估計裡面都含有引數,或者哪個不含某一個引數。

3樓:手機使用者

由於x服從均勻分佈,則

ex=ex

=…exn=θ

2,即exi=θ2e.

x=e(1nn

i=1xi)=1

ne(x1+x2+…+xn)=ex1=θ

2由於e.x=θ

2所以∧

θ=2.

xθ的矩估計量為:2.x.

x服從正態分佈,則樣本均值和樣本方差組成的下列式子服從什麼分佈?

4樓:匿名使用者

正態分佈的規律,均值x服從n(u,(σ^2)/n)因為x1,x2,x3,...,xn都服從n(u,σ^2) ,正太分佈可加性x1+x2...xn服從n(nu,nσ^2).

均值x=(x1+x2...xn)/n,所以x期望為u,方差d(x)=d(x1+x2...xn)/n^2=σ^2/n

5樓:丅沫之殤

n(0,1)和自由度為n-1的卡方分佈

6樓:kk對酒當歌

n(0,1); 卡方(n-1)

7樓:匿名使用者

樣本均值近似~n(u,σ^2/n)

高數 概率論問題求解大神! 圖裡是方差的矩估計量 想知道是怎麼得出來的?求詳細過程

8樓:楊必宇

計算如圖:最簡單的矩估計法是用一階樣本原點矩來估計總體的期望而用二階樣本中心矩來估計總體的方差。

9樓:一個共同富裕

這個結論需要記憶的,考場上是沒時間推導的,計算如圖

設總體x服從n的卡方分佈,x1,x2…xn為其樣本,求樣本平均值x bar的數學期望和方差

10樓:匿名使用者

設y1,y2...yn均是服從標準正態分佈的,令x=y1^2+y2^2+...yn^2,所以x服從自由度為專

屬n的卡方分佈。又因為x的均值為1/n(x1+x2+...xn),所以e(x均值)=1/ne(x1+x2+...

xn)=e(x)=e(y1^2+y2^2+...yn^2)=ne(y^2)=n.(因為y1...

yn的期望為0).同理d(x的均值)=d(x1+x2+...xn)/n^2=d(x)/n又因為d(x)等於nd(y^2),通過標準正態分佈的積分運算可以求出d(y^2)=2,所以樣本均值的方差為2,期望為n.

(說明:e(x1)=e(x2)=...e(xn)=e(x),e(x)為總體。

同樣e(y^2)也是代表總體因為d(y)=e(y^2)-e(y)^2)

綜上:期望為n,方差為2

11樓:漫步者

樣本均值的期望是n,方差是2/n

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

12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:

13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.

14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

為什麼樣本均值的方差等於總體方差除以n?

15樓:不是苦瓜是什麼

若總體分佈為正態分佈時,這樣計算是精確的;若總體分佈未知,或不是正態分佈,只有e(x)=μ,d(x)=σ平方,並且n較大時,這樣計算是近似的.這是條件,若是其他情況這樣計算是錯誤的.所以您的問題中用「等於」一詞不太準確.

然後我回答您的問題:首先用一個系列樣本和方差計算常規方法,計算得到的結果是指該個系列樣本值的一個估計量,若干個系列估計值的期望,就是「樣本均值的方差」的期望,也就是一個「樣本均值的方差」的估計量,計算可得該估計量是個無偏估計量,其值恰等於「總體方差除以n」

1. 設若總體資料已知,則該總體的數字特徵不存在推測的問題,只存在描述的問題,是故總體方差計算公式中的除數應為"n」。

2. 以"n-1」為除數的樣本方差計算公式是總體方差的無偏估計值計算式。

3. 以"n」為除數的樣本方差計算公式是總體方差的漸近無偏估計值計算式。

4. 如果只是要描述樣本資料間的離散程度,則樣本方差計算公式中的除數應為"n」。

5. 當n足夠大的時候,不必太在意樣本方差計算公式中除數的這兩種不同的選擇。

6. 在多數場合,習慣上總是採用以"n-1」為除數的樣本方差計算方式。

16樓:

參見這個問題裡鬼馬晨兒的回答

另外你說的這個問題並不需要分佈為正態分佈ztztzt8888的回答正確,你採用的回答裡這一句話「簡單的說,意義上兩者無關,只是計算值相等,屬於計算的一個簡便方法。」太主觀,兩者意義是相同的,「總體方差除以n」是化簡值,怎麼會無關呢?

x服從標準正態分佈,抽取容量為16的樣本均值和樣本方差,則樣本均值的期望和樣本方差的期望是多少?講解

17樓:匿名使用者

對於標準正態分佈的取樣,樣本均值的期望就是0,樣本方差的期望有兩種理解:

一種是樣本內方差的期望,也就是標準差,是1一種是樣本間方差的期望,標準誤,公式為:

s.e. = s.d./根號n

對於本題,s.d.(標準差)=1,n=16,故s.e.(標準誤)=0.25

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