若随机变量X在区间（0，θ）服从均匀分布，X 似然估计求数学期望

请问，概率论中，最大似然估计量和最大似然估计值有什么区别？写的时 最大似然估计量是样本的函数，表达式中的Xi均是大写的。若把样本的观测值x1，.，xn带入到统计量的表达式中，得出的就是最大似然估计值。前者是个随机变量，后者是一个确定的值，没有随机性。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，求过程 具体回答如图：向左转|向右转向左转|向右转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他小概率的样本，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。扩展资料：由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种情况，所以可以直接按上述步骤求极大似然估计。在寻找参数的矩法估计量时，对总体原点矩不存在的分布如柯西分布等不能用，另一方面它只涉及总体的一些数字特征，并未用到总体的分布。因此矩法估计量实际上只集中了总体的部分信息，这样它在体现总体分布特征上往往性质较差，只有在样本容量n较大时，才能保障它的优良性,因而理论上讲，矩法估计是以大样本为应用对象的。参考资料来源：百度百科—矩估计参考资料来源：百度百科—极大似然估计二项分布的极大似然估计怎么求？ 二项分布就是n个两点分布，两点分布的概率是P=p^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函数 L=p^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，构造 lnL=∑Xi*lnp+(n-∑Xi)ln(1-p)，对p进行求导，令其结果等于0，就是∑Xi/p+(n-∑Xi)/(1-p)=0，通分后令分母等于0，可以得到p=（∑Xi）/n求极大似然函数估计值的一般步骤：（1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数，并整理；（3）求导数；（4）解似然方程。扩展资料：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。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他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它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。参考资料来源：百度百科—极大似然估计求“方差的最大似然估计结果”的期望值的计算过程 这么逆天的题考研数学，最大似然估计θ，一般都是对似然函数求θ导，然后让导数等于0，就像函数求极 ...？ 考研数学，最大似然估计θ，一般都是对似然函数求θ导，然后让导数等于0，就像函数求极.？考研数学，最大似然估计θ，一般都是对似然函数求θ导，然后让导数等于0，就像若随机变量X在区间（0，θ）服从均匀分布，X （1）由于X在区间（0，θ）服从均匀分布，因此EX＝θ2令EX＝.X，则θ＝2.X，即θ的矩估计为θ＝2.X又因为似然函数为L（x1，x2，…，xn；θ）=θ＝1θnnπi＝1I(0≤θ)，其中I(0≤θ)为示性函数要使得似然函数达到最大，首先一点是示性函数取值应该为1，其次是1θn应尽可能大由于1θn是θ的单调减函数，所以θ的取值应尽可能小，但示性函数决定了θ不能小于x（n）因此，θ的极大似然估计为θ＝x(n)（2）∵E(2.X)＝2n?(nθ2)＝θ，即2.X是θ的无偏估计．E(X(n))＝θ2≠x(n)，即x（n）不是θ的无偏估计．求方差和期望的各类估计量 矩估计E(x)=(x1+x2+.+xn)/n=BD(x)=E(x^2)-[E(x)]^2=A则矩估计为：=(x1+x2+.+xn)/n=(x1^2+x2^2+.+xn^2)/n-(x1+x2+.+xn)^2/n^2最大似然估计：必须知道x1,x2,x3.xn的分布情况.否则无法列出似然函数对离散分布.设总体X～U（1，θ），参数θ＞1未知，X 总体X～U（1，θ），其分布密度为f（x，θ）=1θ?1，1≤x≤θ0，其他．（1）由.X＝EX＝θ+12，解得θ＝2.X?1，故θ的矩估计量为：?θ1＝2.X?1；似然函数为L(θ)＝1(θ?1)n，L′(θ)＝?n(θ?1)n+1，L（θ）递减，又X1，…，Xn∈（1，θ），故θ的极大似然估计量为?θ2＝max{X1，…，Xn}．（2）E?θ1＝2E.X?1＝2μ?1＝2×θ+12?1＝θ．而?θ2＝max{X1，…，Xn}的分布函数为：F?θ2(x)＝P(?θ2≤x)＝P{max{X1，…，Xn}≤x}P{X1≤x，…，Xn≤x}nπi＝1P(Xi≤x)0，x(x?1θ?1)n，1≤xθ1，x≥θ，从而其分布密度为：f?θ2(x)＝F′?θ2(x)＝n(x?1)n?1(θ?1)n，1≤x≤θ 0，其它，所以，E?θ2＝∫θ1x?n(x?1)n?1(θ?1)ndx＝∫θ1(x?1+1)n(x?1)n?1(θ?1)ndxθ1n(x?1)n(θ?1)n+∫θ1n(x?1)n?1(θ?1)ndxnn+1(x?1)n+1(θ?1)n|θ1+(x?1)n(θ?1)n|θ1＝nn+1(θ?1)+1＝nθ+1n+1．已知总体X的概率密度f（x）= （1）利用期望的求解方法有：EY=EX22x2λe-λ(x-2)dx0(t+2)2λe-λtdt0t2λe-λtdt+4∫+∞0tλe-λtdt+4∫+∞0λe-λtdt2λ2+4λ+4（2）EX=∫+∞2xλe-λ(x-2)dx=∫+∞0(2+t)λe-λtdt=1λ+2令EX=.X，得∧λ=1.X-2．似然函数L（λ）=nπi=1f(xi)=λne-λ(ni=1xi-2n)，xi＞2，i=1，2，…，n0，其他对数似然函数，当xi＞2（i=1，2，…，n）时，lnL（λ）=nlnλ-λ 作业帮用户 2017-10-19 举报概率密度的似然估计为什么要用数学期望来表示? 我个人认为,概率密度的极大似然估计（包括矩估计）,想估计一个值,这个值完全不知道.但毕竟是题目,我们总不能随便写个值吧!对那道题来说,期望值或许是我们唯一已知的值,所以用期望值来表达吧!电影是导演安排的,数学是.可能是人们习惯了这个方法吧

#二项分布#极大似然估计#参数估计#似然函数