如果已知x的最大似然估计为x^，关于变换参数y=g(x)的最大似然估计y^，下列说法正确的是：
A: 如果变换函数g是单调的，则y^=g(x^)；
B: 对于任意的变换函数，都可以表示为y^=g(x^)；
C: 在观测为高斯分布时，y的估计可表示为y^=g(x^)；
D: 如果变换函数g是单调上升函数，则y^=g(x^)；
A: 如果变换函数g是单调的，则y^=g(x^)；
B: 对于任意的变换函数，都可以表示为y^=g(x^)；
C: 在观测为高斯分布时，y的估计可表示为y^=g(x^)；
D: 如果变换函数g是单调上升函数，则y^=g(x^)；
举一反三
- 线性位移不变系统的图像退化数学模型是假定成像系统是线性位移不变系统（退化性质与图像的位置无关），它的点扩散函数用h(x,y)表示，受到加性噪声的干扰用n(x,y)表示，则获取的图像g(x,y)表示为（ ）。 A: g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)-n(x,y) B: g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y) C: g(x,y)=f(x,y)/h(x,y)+n(x,y) D: g(x,y)=f(x,y)+h(x,y)+n(x,y) E: g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)/n(x,y)
- 随机变量X的分布函数为F (x)，则对Y = 3X +1的分布函数G (y)，结论正确的是（ ） 未知类型：{'options': ['', ' G (y) = F (y/3) –1', ' G (y) = 3F (y) –1', ' G(y) =F(y/3-1/3)'], 'type': 102}
- 设X与Y独立同分布，X的分布函数为F(x)，则Z=min(X,Y)的分布函数G(x)为
- 下列关于循环群＜G, *＞的叙述，不一定成立的是（ ）。 A: ∀a, b, c∈G，a*(b*c)=(a*b)*c B: ∀a∈G，a*a=a C: ∀x, y∈G，x*y=y*x D: ∀a, x, y∈G，若a*x=a*y，则x=y
- 线性位移不变系统的图像退化数学模型是假定成像系统是线性位移不变系统（退化性质与图像的位置无关），它的点扩散函数用h(x,y)表示，受到加性噪声的干扰用n(x,y)表示，则获取的图像g(x,y)表示为（ ）。 A: g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)-n(x,y) B: g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y) C: g(x,y)=f(x,y)/h(x,y)+n(x,y) D: g(x,y)=f(x,y)+h(x,y)+n(x,y)