证明均匀分布不是指数型分布族 设总体X服从[θ-12,θ+12]上的均匀分布,θ为未知系数,求θ的距估计

为什么计算均匀分布的方差要除以12？ 注：均匀分布U(a，b)的方差Var(X)=(b-a)^2/12 随机变量：U(a，b)X的概率密度函数：f(x)=1/(b-a)a其它x，f(x)=0；X的平均值：E(X)=∫(b，a)xf(x)dx=∫(b，a)xdx/(b-a)=0.5x^2/(b-a)|(b-a)=(a+b)/2X的方差：D(X)=Var(X).

指数分布 期望 方差是怎么证明的 首先知道EX=1/a DX=1/a^2指数函数概率密度函数：f(x)=a*e^(ax)，x>；0，其中a>；0为常数.f(x)=0，其他有连续行随机变量的期望有E(X)=∫|x|*f(x)dx，(积分区间为负无穷到正无穷)则E(X)=∫|x|*f(x)dx，(积分区间为0到正无穷)，因为负无穷到0时函数值为0.EX)=∫x*f(x)dx=∫ax*e^(-ax)dx=-(xe^(-ax)+1/a*e^(-ax))|(正无穷到0)=1/a而E(X^2)=∫x^2*f(x)dx=∫x^2*a*e^(ax)dx=-(2/a^2*e^(-ax)+2x*e^(-ax)+ax^2*e^(-ax))|(正无穷到0)=2/a^2，DX=E(X^2)-(EX)^2=2/a^2-(1/a)^2=1/a^2即证。主要是求积分的问题，证明只要按照连续型随机变量的期望与方差的求法公式就行啦。

如何求均匀分布最大次序统计量的期望 1、先求出最大次序统计量的概率密度函数fn(x)（数理统计书上一定会有的！自己去看）2、再利用求期望的积分公式，即对x·fn(x)求积分，得出来的值就是最大次序统计量的期望。值得注意的是，对于独立同分布的简单随机样本，虽然每个样本的期望、方差与总体的是相同的；但是次序统计量的期望、方差与总体的是不同的。在相同长度间隔的分布概率是等可能的。均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。向左转|向右转扩展资料：均匀分布的随机变量落在固定长度的任何间隔内的概率与区间本身的位置无关（但取决于间隔大小），只要间隔包含在分布的支持中即可。为了看到这一点，如果X？U（a，b）并且[x，x+d]是具有固定d>；0的[a，b]的子间隔。使用目标随机变量的累积分布函数（CDF）的逆变换采样方法。这种方法在理论工作中非常有用。由于使用这种方法的模拟需要反转目标变量的CDF，所以已经设计了cdf未以封闭形式知道的情况的替代方法。一种这样的方法是拒收抽样。参考资料来源：—均匀分布

要是能证明就更好了！谢谢！学术 数理统计学 泊松分布族是指数型分布族吗？要是能证明就更好了！谢谢！关注者 11 被浏览 5，878 关注问题 写回答 ？ 邀请回答 。

泊松分布族是指数型分布族吗 不是。泊松分布是单位时间内独立事件发生次数的概率分布，指数分布是独立事件的时间间隔的概率分布。两者在象限内的图像的性质和表现本身就不相同。泊松分布是离散分布，指数分布在定义域内是连续分布

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