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已知E(X),令E(X) = 样本均值/样本均量,求出矩估计值。
利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代(未知的)总体矩,解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法.其思想是:如果总体中有 K个未知参数,可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩,然后利用未知参数与总体矩的函数关系,求出参数的估计量。扩展资料:基于对似然函数L(θ)形式(一般为连乘式且各因式>0)的考虑,求θ的最大似然估计的一般步骤如下:
1、写出似然函数:总体X为离散型时:总体X为连续型时:2、对似然函数两边取对数有:总体X为离散型时:总体X为连续型时:3、对取对数的似然函数:求导数并令之为0:此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得,即为未知参数 的最大似然估计值。
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本文概览:已知E(X),令E(X) = 样本均值/样本均量,求出矩估计值。利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩(即所考虑的随机变量的幂的期望值)的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代(未知的)总体矩,解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法.其思想是:如果总体中有 K个未知参数,可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩,然后利用未知参数与总体矩的函数关系,求出参数的估计量。扩展资料:基于对似然函数L(θ)形式