设总体x的概率密度函数为F(x,θ),x1,x2,...,xn为其样本,求θ的极大似然估计(1)F
设总体x的概率密度函数为F(x,θ),x1,x2,...,xn为其样本,求θ的极大似然估计(1)F(x,θ)={θe^-θx,x≥00,x<0...
设总体x的概率密度函数为F(x,θ),x1,x2,...,xn为其样本,求θ的极大似然估计(1)F(x,θ)={θe^-θx,x≥0 0,x<0
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矩估计
E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)
X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)
θ=x'/(1-x') ,其中Σxi/n
最大似然估计
f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1).xn^(θ-1)
lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(x1x2.xn)
[lnL(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0
θ=-n/ln(x1x2.xn)
最大似然估计为
θ=-n/ln(x1x2.xn)
E(x)=∫(-∞,+∞)f(x)xdx=θ/(1+θ)
X'=Σxi/n=E(x)=θ/(1+θ)
θ=x'/(1-x') ,其中Σxi/n
最大似然估计
f(xi.θ)=θ^n x1^(θ-1) x2^(θ-1).xn^(θ-1)
lnL(θ)=nlnθ+(θ-1)ln(x1x2.xn)
[lnL(θ)]'=n/θ+ln(x1x2...xn)=0
θ=-n/ln(x1x2.xn)
最大似然估计为
θ=-n/ln(x1x2.xn)
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L(θ|x)=(θ^n)e^(-θΣxi)
l(θ|x)=ln(L)=nln(θ)-θΣxi
l'(θ|x)=n/θ-Σxi
使导数=0求最大拟然
n/θ^=Σxi
θ^=n/Σxi
=1/(x均值)
l(θ|x)=ln(L)=nln(θ)-θΣxi
l'(θ|x)=n/θ-Σxi
使导数=0求最大拟然
n/θ^=Σxi
θ^=n/Σxi
=1/(x均值)
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