求Ө的极大似然估计,设总体X的概率密度为f(x

概率论的一个题目设总体X服从（0-1）分布,X1,X2,……,Xn为X的一个样本,求p的极大似然估计.

motorxx1年前2

饿欧阳铁摩尔 共回答了15个问题 | 采纳率86.7%

设总体X服从（0-1）分布,P(X=1)=p,P(X=0)=1-p.
似然函数 L(p)=p^x1(1-p)^(1-x1)*...*p^xn(1-p)^(1-xn)
=p^(x1+...+xn)*(1-p)^[n-(x1+...+xn)],
对数似然函数lnL(p)=(x1+...+xn)lnp+[n-(x1+...+xn)]ln(1-p),
令dlnL(p)/dp=0,
(x1+...+xn)/p-[n-(x1+...+xn)]/(1-p)=0,
解得最大似然估计pˇ=(x1+x2+...+xn)/n=xˉ.

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求助高手matlab的极大似然估计问题（mle）求解

求助高手matlab的极大似然估计问题（mle）求解
有一组数据,由两组随机序列组成,两组随机序列分别服从不同参数的对数正态分布g(x)、h(x),假定这组数据服从混合分布f(x)=a*g(x)+(1-a)*h(x),a为权重系数,求此混合分布涉及的参数的极大似然估计值.已知这组数据,怎么调用matlab里面的mle函数命令呢?

xianyu2071年前1

戈蒙 共回答了21个问题 | 采纳率90.5%

[phat,pci] = mle(data,'lognormal');
data 是这一组数据,'lognormal'的意思是对数正态分布,phat 为参数,pci是一个上界和一个下界,是phat的95%的置信区间

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概率论试求参数p的矩估计量与极大似然估计量.

概率论试求参数p的矩估计量与极大似然估计量.
如题,设总体X服从参数为N和p的二项分布,X1,X2..Xn为取自X的一个样本,试求参数p的矩估计量与极大似然估计量.

tongweigang1年前0

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设X服从0-1分布,X1,X2.XN是来自X的一个样本,试求参数P的极大似然估计值

653199391年前1

黄金保 共回答了16个问题 | 采纳率81.3%

P(X=1)=p P(X=0)=1-p
所以X的密度函数是P(X=a)=p^a*(1-p)^(1-a) a=0或1
p未知,p∈[0,1]
样本为X1……XN
所以似然函数是L(x1,x2……xn;p)=(p^x1*(1-p)^(1-x1))*(p^x2*(1-p)^(1-x2))……(p^xn*(1-p)^(1-xn))
=p^(∑xi)*(1-p)^(n-∑xi)
取对数ln L=∑xi ln p +(n-∑xi ) ln(1-p)
求导：dlnL/dp=∑xi/p -(n-∑xi)/(1-p)=0
lnL在p=(∑xi)/n时取得最大值
所以p的最大似然估计是(∑xi)/n

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设（X1,X2,…,Xn） 是来自正态总体N(μ,σ2),的一个样本,其中μ,σ2未知,求μ与σ2的极大似然估计量.

紫色夜行衣1年前1

狼王520 共回答了12个问题 | 采纳率100%

这不是教科书上的推导过程吗

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概率统计题目：已知总体X～U（0,θ）,求θ的矩估计量和极大似然估计量.

概率统计题目：已知总体X～U（0,θ）,求θ的矩估计量和极大似然估计量.
这块学得不好,最好照片～

herohair1年前1

转身的距离K 共回答了17个问题 | 采纳率88.2%

你的问题是以下链接的特例.这个问题在百度几乎每周都有问.我就不再写了.

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求矩估计值和极大似然估计值.概率论 谢谢

眷恋你1年前1

wangzeng一点红 共回答了16个问题 | 采纳率87.5%

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设X1,X2,...Xn为来自正态总体X～N（μ,σ^2）的一个样本,μ已知,求σ^2的极大似然估计.

以甚么为荣1年前1

马瘦刀钝就是我 共回答了25个问题 | 采纳率88%

f(x1)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2]
...
f(xn)=1/(2piσ^2)^0.5*exp[-(xn-μ)^2/2σ^2]
L=f(x1)*f(x2)...f(xn)=[1/(2piσ^2)^0.5]^n*exp[-(x1-μ)^2/2σ^2+...-(xn-μ)^2/2σ^2]
L=[1/(2piσ^2)^0.5n]*exp{-[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^2}
lnL=ln[1/(2piσ^2)^0.5n]-[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^2
lnL=-0.5n*ln(2piσ^2)-[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^2
lnL(对σ^2的导数)=-n/(2σ^2)+[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^4
lnL(对σ^2的导数)=0
所以-n/(2σ^2)+[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/2σ^4=0
σ^2=[(x1-μ)^2/+...+(xn-μ)^2]/n

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181.设总体 的密度函数为 其中 为未知参数.为总体的一个样本,求参数 的极大似然估计量.

zippotm1年前1

mei---zhe 共回答了23个问题 | 采纳率91.3%

极大似然估计的方法：
1、构造似然函数,L(x1,x2,...,xn)=每个Xi 密度函数的连乘.每个Xi 的密度函数与总体的密度函数相同.
2、求L(x1,x2,...,xn)或lnL(x1,x2,...,xn)的最大值.求偏导数,令偏导数为0,解出驻点即可.
知道方法其实不难做.

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设总体X的概率密度函数为……（见下图）（1）试确定常数a(2)求y的极大似然估计（3）……无偏估计量

逃婚的和尚1年前0

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设总体X服从泊松分布,即X~P（λ）,则参数λ2的极大似然估计量为多少?其中λ2为λ的平方. 请高手帮帮忙吧! 我实在是

设总体X服从泊松分布,即X~P（λ）,则参数λ2的极大似然估计量为多少?其中λ2为λ的平方. 请高手帮帮忙吧! 我实在是不理解,λ的似然估计是X的均值,那它平方是怎么样呢

hnshao1年前2

ylwc 共回答了13个问题 | 采纳率100%

所谓估计就是用样本的值来近似代替总体中未知参数的值,所以：
既然λ的似然估计是X的均值,那它平方是的似然估计就是样本均值的平方.

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设X1X2~Xn为总体X的一个样本,且X服从参数为M,P的二项分布,秋P的极大似然估计量

cici70071年前1

fangyuan_331 共回答了18个问题 | 采纳率88.9%

喜IID版本 F1X = MAX（X1,X2,.）=（F（X,λ））的n次方,那么定义的要求,根据所需的对应点就是了,但要小心指数分布,当x“0时F = 0

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大学概率论与数理统计中的极大似然估计,那个地方是怎样化简出来的啊?

没有你很ww1年前1

碧红 共回答了18个问题 | 采纳率77.8%

分式的乘法：分子乘分子,分母乘分母；
同底幂相乘,底不动,幂指数相加；
其他就木有了.

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概率统计题目：已知总体X～U（a,b）,求a,b的矩估计量和极大似然估计量.这块学得不好,最好照片～

jah0011年前0

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数理统计计算方法,像什么置信区间?极大似然估计,无偏估计?都应该按怎么个程序做?

余隆仁1年前1

zhang83 共回答了16个问题 | 采纳率87.5%

置信区间就是说,我给定了一个概率,若真值（实际值）落在某个区间的概率为给定的概率,则该区间就是该概率下的置信区间；
极大似然估计,根据随机变量的真值往往表现为以最大概率出现的某个实数,可先求出它的似然函数）,再通过求偏导得出取得极大值时的那个数.
无偏估计表征的是估计值的准确程度,无偏估计即统计样本中的量与你估计的量之差的和为零.
具体的就不好写了,数学公式一个一个敲上去很花时间.
你把你的邮箱留下吧,我把相关的PPT发给你.

1年前查看全部

设随机变量X服从参数为（μ，σ^2）的正态分布，求μ和σ^2的极大似然估计量。

设随机变量X服从参数为（μ，σ^2）的正态分布，求μ和σ^2的极大似然估计量。
设随机变量X服从参数为（μ，σ^2）的正态分布，其中μ为已知参数，σ^2为未知参数。（X1，X2，…，Xn）是来自X的简单随机样本，求μ和σ^2的极大似然估计量。

zyxhj1年前1

huanghui1371862 共回答了11个问题 | 采纳率72.7%

http://zhidao.baidu.com/question/495908578332985724.html?oldq=1
参考以上

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设总体x服从几何分布,其分布律为:p{x=k}=(1-p)的(k-1)幂,求未知参数p的极大似然估计量

jlefxnhjfb1年前2

曼曼陀 共回答了13个问题 | 采纳率84.6%

WEDWEDWEDWED

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分布函数是有绝对值的极大似然估计怎么求啊?

Commando1年前1

可遇不可求04 共回答了13个问题 | 采纳率84.6%

分类讨论把绝对值去掉,也就是把分布函数变成不带绝对值的分段函数,接着继续套最大似然的那一套公式就行.

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请教极大似然估计值的问题最后一行的得数是如何算出来的呐?麻烦你拉

honghe22221年前1

guhe2323 共回答了13个问题 | 采纳率76.9%

你取对数,然后对对数对各个参数求 偏导=0.

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一批产品中含有废品,今从中随机抽取85只,发现废品5只.试用极大似然估计废品率.

风之湘麓1年前1

杭甬之间 共回答了21个问题 | 采纳率100%

用极大似然估计的话 蛮麻烦的 不会像楼上的这么简单 还得查表

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二项分布N,P均为未知参数的极大似然估计怎么求?

麦子好乖1年前0

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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^-

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

bit3431年前1

aliang1970 共回答了18个问题 | 采纳率83.3%

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)

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