题干如下:设总体X的概率密度为f(x;μ,θ)=(1/θ)*e^(-(x-μ)/θ),试求μ,θ的矩估计量
答案中μ1=E(X)=∫μ∞x*1/θ*e^(-(x-μ)/θ)dx=μ+θ,u2=E(X^2)=u^2+2θ﹙μ+θ﹚积分过程稍嫌简略,望广大知友具体步骤详细推演一下,...
答案中μ1=E(X)=∫μ∞x*1/θ*e^(-(x-μ)/θ)dx=μ+θ,u2=E(X^2)=u^2+2θ﹙μ+θ﹚积分过程稍嫌简略,望广大知友具体步骤详细推演一下,不才不胜感激。
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1/θ∫(θt+u)e^(-t)d(θt+u) //d(θt+u)=θdt,这个θ和1/θ抵消了
=∫θte^(-t)dt+∫ue^(-t)dt //第一个积分可以分部积分
=-θte^(-t)+∫θe^(-t)dt-ue^(-t) //这一步前两个式子是分部积分得来的
=-θte^(-t)-θe^(-t)-ue^(-t)
E(X^2)的积分就相当于E(X)的积分式子里x换成x^2,会有两次分部积分。
扩展资料:
设随机变量X具有概率密度fX(x),-∞<x<∞,由设函数g(x)处处可导且恒有g'(x)>0(或恒有g'(x)<0),则Y=g(X)是连续型随机变量。
单纯的讲概率密度没有实际的意义,它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标,区间看成是横坐标,概率密度对区间的积分就是面积,而这个面积就是事件在这个区间发生的概率,所有面积的和为1。
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