• 2022-06-15
    设[tex=7.286x1.357]QvdrmMEkEkXBcM7p9FuvTbsy21jIXoxVmxejgq9Oet6d2gm5oU5lRrP4XvCfng1c[/tex] 是取自总体[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的样本,求[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的期望[tex=0.643x1.0]hK6dRoCn+OGpoJ7dSqNW4g==[/tex] 的最大似然估计量.假设[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]服从参数为[tex=0.643x1.0]+D9NhKovEP8INGz+KZnr1A==[/tex]的泊松分布.
  • 解   总体[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的概率分布为[tex=12.714x2.429]DLD9IPDiXA7ZSHf1G/uSF/lirSwNG0ukhi9YC/s6cAZxR7fUzTt/A29OXbfctXL1SfgY2YrQHicBaD06Pjhe9gDc5AKnTxqEGh4bZyMc4x6iQpjFDgjZ9zbdr/d0ZPeR[/tex]参数 [tex=0.643x1.0]+D9NhKovEP8INGz+KZnr1A==[/tex]的似然 函数为[tex=23.857x10.357]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[/tex]解之,[tex=2.214x1.286]YXysASCBSzesuFdSbfv/lgAGv3/9yIGb42EpwZCIDv0=[/tex].由于泊松分布的期望[tex=4.357x1.214]bT+Uz4IhsL+yNa3dzB+jPUBmkLVsD6W0yzY45LcrQhM=[/tex],所以期望[tex=0.643x1.0]hK6dRoCn+OGpoJ7dSqNW4g==[/tex]的最大似然估计量[tex=2.214x1.357]Vnd63Az/4UTUbDFUval5Ly+7VPLgyY4g1BBwMDfCNqk=[/tex].

    举一反三

    内容

    • 0

      设 [tex=6.071x1.214]6m6IpLK9nxKlloS9uQjB0qJni044ihmKs30/YJo0lk0=[/tex] 是来自两点分布总体 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的样本,[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 的分布为:[tex=10.0x1.357]1D18VLvMeG0y48kk+342PX3X1cVt/wdubNm4e/fPnqo=[/tex],[tex=8.429x1.357]7W4fbrlEhytacNuAvXpmeg==[/tex],求样本 [tex=7.286x1.357]QvdrmMEkEkXBcM7p9FuvTbsy21jIXoxVmxejgq9Oet6d2gm5oU5lRrP4XvCfng1c[/tex] 的分布律

    • 1

      设随机变量 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 服从参数为 [tex=0.643x1.0]+D9NhKovEP8INGz+KZnr1A==[/tex] 的泊松分布,已知 [tex=8.286x1.357]JeJ8/6RX20sm9ZglY4Lbw3wZNaRTmLyH4AoPcax840w=[/tex], 求 [tex=3.786x1.357]7ZO21koX9AnR4jF5g8z0Lw==[/tex]。

    • 2

      对以[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 为自变量, [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex] 为因变量作线性回归分析时,下列正确的说法是A. 只要求 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]服从正态分布B. 只要求 [tex=0.643x1.0]O+viFNA0oHTwnBtQyi80Zw==[/tex] 服从正态分布C. 只要求 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 与 [tex=0.643x1.0]O+viFNA0oHTwnBtQyi80Zw==[/tex] 是定量变量D. 要求 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 与 [tex=0.643x1.0]O+viFNA0oHTwnBtQyi80Zw==[/tex] 都服从正态分布E. 要求 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 与 [tex=0.643x1.0]O+viFNA0oHTwnBtQyi80Zw==[/tex] 服从双变量正态分布

    • 3

      已知离散型随机变量[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的概率分布为[img=397x83]178ee6aa0d1a25e.png[/img](1) 写出[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的分布函数[tex=2.0x1.357]6D04mYW2ivsCmiBu0E4w8w==[/tex];(2) 求[tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex]的数学期望和方差.

    • 4

      设随机变量 [tex=0.857x1.0]KGogyvwDAIJf/iL0H/9wjg==[/tex] 与 [tex=0.643x1.0]jDVSpgNhHe+VJmgvx3gg1Q==[/tex] 相互独立,且服从参数为 1 的指数分布. 记 [tex=13.5x1.357]ZrmgIX329+lIMwj+0JP7oX4KmceUiv4NOTdLGvSfjGFY26aIR9qNFK9EJaP3gu/x[/tex] 求[tex=3.857x1.357]t0PsS3YAPSnhTBV9LUFwGQ==[/tex]