Question

已知总体X服从参数为λ的指数分布，设X1，X2，X3…...，Xn是子样观察值，求λ的矩估计和极大似然估计

求过程及答案
详细点有加分

Answer 1

λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1/X-（X-表示均值）。

详细求解过程如下图：

扩展资料：

矩估计计算步骤：

1、 根据题目给出的概率密度函数，计算总体的原点矩（如果只有一个参数只要计算一阶原点矩，如果有两个参数要计算一阶和二阶）。由于有参数这里得到的都是带有参数的式子。如果题目给的是某一个常见的分布，就直接列出相应的原点矩（E(x)）；

2、根据题目给出的样本。按照计算样本的原点矩。（计算方法在上文都有给出）；

3、让总体的原点矩与样本的原点矩相等，解出参数。所得结果即为参数的矩估计值。

极大似然估计计算步骤：

1、根据对应概率密度函数计算出似然函数F(x)；

2、对似然函数F(x)取对数以方便求解（由于对数函数是单调增函数，所以对似然函数取log后，与L(x)有相同的最大值点）;

3、根据参数，对第二步所得的函数求导，如果有多个参数，则分别求偏导；

4、令导数等于0（此时F(x)取到最大值），求出参数，此时所得结果即为参数的最大似然估计值。

Answer 2

详细过程点下图查看

Answer 3

xi独立同分布
F1x=MAX(x1 ,x2, ......)=（f(x,λ)）^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了 ，但是要注意指数分布当x《0时 f=0

追问

麻烦解题过程写下被，这部分知识不太扎实