设总体x的概率密度函数为F(x,θ),x1,x2,...,xn为其样本,求θ的极矩估计(1)F(x,θ)={θe^-θx,x≥0 0,其他 255
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等于1。
解答过程如下:
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)
概率密度函数的理解
密度这个说法是从物理那里搬过来的,想想一个球体,我们知道质量和体积的函数,求导就是密度,知道密度积分就是体积。
然后一维随机变量X想象成一个水平轴上,X可以取某个区间的数,可以取那些数,以及映射关系就是所谓的密度函数,要求某个区间上的概率,在该区间上积分就行了。
当要求负无穷到某个x区间的概率,对密度函数积分得到就是一个关于x的函数,这个函数就是分布函数。
然后对于连续随机变量来说,某点概率为0和空间内某点体积为0一个意思。
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