设总体 X服从B(m,p)x1,x2,x3,x4....xn是来自总体X的样本,则未知参数p的极大似然估计量为
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(X1,X2,X3,X4,X5,X6)为来自总体X的简单随机样本,所以:
(X1+X1+X3)~daoN(0,3)
(X4+X5+X6)~N(0,3)
而1/√3(X1+X1+X3)~N(0,1);1/√3(X4+X5+X6)~N(0,1)
则[1/√3(X1+X1+X3)]^内2+[1/√3(X4+X5+X6)]^2~X^2(2)
也就是说c=1/3 cY~X^2(2)
同理可得x2^2=3,x2=√3
x3^2=2,x3=√2
x4^2=3/2,x4=√6/2
x5^2=1,x5=1
x6^2=2/3,x6=√6/3
所以x1+x2+x3+x4+x5+x6=1+√2+√3+(11√6)/6
扩展资料:
极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值。
极大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其它小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
当然极大似然估计只是一种粗略的数学期望,要知道它的误差大小还要做区间估计。
参考资料来源:百度百科-极大似然估计