对科布-道格拉斯生产函数模型[img=100x23]180352efb381fb6.png[/img]进行线性变换后的估计结果为[img=306x30]180352efbe57259.jpg[/img]，则原模型中参数[img=14x19]180352efc6cb0b1.png[/img]的估计值为（ ）。
A: 2.245
B: [img=38x22]180352efd0018a5.png[/img]
C: [img=38x22]180352efd8c2f38.png[/img]
D: [img=48x22]180352efe19728c.png[/img]
A: 2.245
B: [img=38x22]180352efd0018a5.png[/img]
C: [img=38x22]180352efd8c2f38.png[/img]
D: [img=48x22]180352efe19728c.png[/img]
举一反三
- 对科布-道格拉斯生产函数模型[img=100x23]17de8775332f170.png[/img]进行线性变换后的估计结果为[img=306x30]17de87753fa66fe.jpg[/img]，则原模型中参数[img=14x19]17de87754b9e351.png[/img]的估计值为（ ）。 未知类型：{'options': ['2.245', '', '', ''], 'type': 102}
- 设X的分布律为 x 1 2 3 y [img=20x21]17e44251d76156e.png[/img] [img=61x21]17e44251e0d9eb0.png[/img] [img=49x24]17e44251ea323ee.png[/img] 已知一个样本值[img=136x24]17e44251f402b9a.png[/img]则[img=13x19]17e436ec302e618.png[/img]的极大似然估计( ) A: 5/6 B: 1/2 C: 1/6 D: 1/3
- X~N(1,1), 密度函数为[img=37x25]18038fe689205b5.png[/img], 分布函数为F(x), 则（ ） A: [img=198x25]18038fe690a03ee.png[/img] B: [img=101x25]18038fe69af96aa.png[/img] C: [img=67x25]18038fe6a3b8e5b.png[/img][img=118x25]18038fe6ab93d6f.png[/img] D: F(x)=F(-x)
- 设总体X的分布律为P(X=0)=θ, P(X=1)=P(X=2)=(1-θ)/2，其中0<θ<1为待估未知参数。设[img=101x23]180365d11344862.png[/img]是简单随机样本。令[img=11x19]180365d11b852a1.png[/img]为[img=101x23]180365d11344862.png[/img]中0所占的比例, 则[img=20x22]180365d12c05408.png[/img]是[img=16x22]180365d134ca8b1.png[/img]的相合估计.
- 1.设随机变量X的密度为[img=186x61]18034ea953ec9dd.png[/img]则常数A=________，概率[img=146x25]18034ea95d30d08.png[/img]__________. A: A=2，P(X>1|X<2)=[img=39x24]18034ea9659b618.png[/img] B: A=-2，P(X>1|X<2)=[img=39x24]18034ea9659b618.png[/img] C: A=2，P(X>1|X<2)=[img=47x44]18034ea9768a8c2.png[/img] D: A=-2，P(X>1|X<2)=[img=47x44]18034ea9768a8c2.png[/img]