1樓：kk解夢
相等。理論根源是辛欽大數定律，樣本之間是獨立同分布，當資料樣本量很大的時候，樣本觀測值的平均值和總體的數學期望。
是在乙個極小的誤差範圍內。
矩估計法， 也稱矩法估計，就是利用樣本矩來估計總體中相應的引數。首先推導涉及感興趣的引數的總體矩（即所考慮的隨機變數。
的冪的期望值。
的方程。然後取出乙個樣本並從這個樣本估計總體矩。接著使用樣本矩取代（未知的）總體矩，解出感興趣的引數。從而得到那些引數的估計。
用樣本矩作為相應的總體矩估計來求出估計量的方法，如果總體中有 k個未知引數，可以用前 k階樣本矩估計相應的前k階總體矩，然後利用未知引數與總體矩的函式關係，求出引數的估計量。
2樓：月宮裡的小仙童
你好 這個一般是相等的 不過也有特殊例外 不過例外很少 如果樓主算出來不想等 那最好要小心了。
求服從均勻分佈的隨機變數的矩估計量和極大似然估計量
3樓：mono教育
因為總體x在區間[0，θ]上服從均勻分佈，因此
e(x)=θ2，所以θ的矩估計為θ矩=2¯¯¯x；
又f(xi，θ)=⎧⎨⎩1θ，0≤xi≤θ0，其他，所以似然函式l(θ)=⎧⎨⎩1θn，0≤xi≤θ0，其他而dlnl(θ)dθ=−nϑ＜0，所以l（θ）關於θ是減函式．
所以θ的最大似然估計為。
最大=max（x1，…xn）
概念在做實驗時，常常是相對於試驗結果本身而言，我們主要還是對結果的某些函式感興趣。例如，在擲骰子時，我們常常關心的是兩顆骰子的點和數，而並不真正關心其實際結果。
我們關心的也許是其點和數為7，而並不關心其實際結果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我們關注的這些量，或者更形式的說，這些定義在樣本空間上的實值函式，稱為隨機變數。
4樓：網友
寫的太快，有些亂，全篇嚴密沒有漏洞。
x(n)是極大順序統計量，你應該懂吧。
求總體為指數分佈的矩估計和極大似然估計
5樓：mono教育
解答：
設x~exp(入)
e(x)=1/入。
入=1/(xbar)
l(入|x)=π(連乘符號)(i=1~n) 入e^(-入xi)兩邊取對數 ,並使ln(l)=l
l(入|x)=ln(入^n)+(入)σ(xi)求導l'(入|x)=n/入-n(xbar)讓導數=0
0=1/^入-(xbar)
1/^入=xbar
入=1/(xbar)
再檢驗l二階導為負數，所以l有最大值，最大擬然估計為1/(xbar)，同矩形估計。
定義最大似然估計，只是一種概率論在統計學的應用，它是引數估計的方法之一。說的是已知某個隨機樣本滿足某種概率分佈，但是其中具體的引數不清楚，引數估計就是通過若干次試驗，觀察其結果，利用結果推出引數的大概值。
最大似然估計是建立在這樣的思想上：已知某個引數能使這個樣本出現的概率最大，我們當然不會再去選擇其他小概率的樣本，所以乾脆就把這個引數作為估計的真實值。
正態分佈的最大似然值是什麼
6樓：黑科技
正態分佈。有兩個引數：總體均值及總體方差。
總體均值的極大似然估計。
為樣本均值x0=1/nσxi
總歲亂攜體方差的極大似然估計為s1^2=1/nς(xi-x0)^2,其中x0為上陪碧述的樣本均值。
因此這個估計與樣本方差不同，樣本方差是s^2=1/（n-1）σ(xi-x0)^2,而乎伏樣本方差是總體方差的無偏估計。
極大似然估計s1不是無偏估計。
正態分佈的最大似然估計量和矩估計量是一樣的嗎？
7樓：小溪趣談電子數碼
不一樣，具體區別如下：
一、性質不同。
1、最大似然估計。
量：是一種統計方法。
2、矩估計。
量：利用樣本矩來估計巖悉或總體中相應的引數。
二、作用不同。
的引數。粗伍。
2、矩估計量：用一階樣本原點矩來估計總體的期望而用二階樣本中心矩來估計總體的方差。
三、特點不同。
1、最大似然估計量：最大似然法。
是陸塵一類完全基於統計的系統發生樹重建方法的代表。
2、矩估計量：矩法估計。
原理簡單、使用方便，使用時可以不知總體的分佈，而且具有一定的優良性質（如矩估計為eξ的一致最小方差無偏估計），因此在實際問題，特別是在教育統計問題中被廣泛使用。
百科-最大似然估計。
百科-矩估計。
正態分佈的最大似然值是什麼
8樓：網友
正態分佈。有兩個引數：總體均值及總體方差。
總體均值的極大似然估計。
為樣本均值x0=1/nσxi
總體方差的極大似然估計為s1^2=1/nς(xi-x0)^2,其中x0為上述的樣本均值。
因此這個估計與樣本方差不同，樣本方差是s^2=1/（n-1）σ(xi-x0)^2，而樣本方差是總體方差的無偏估計。
極大似然估計s1不是無偏估計。
設總體x 的概率分佈為,求矩估計值和最大似然估計值.
9樓：網友
矩估計。e(x)=3-4θx平均=2
則θ=1\4
最大似然估計。
l（θ）=4θˆ6(1-θ)2(1-2θ)ˆ4然後求對數。
然後再求導。
令導數等於0
解得θ可追問啊。
求矩估計值和極大似然估計值
10樓：網友
解：(1)，矩估計。∵樣本的均值x'=(1+2+1)/3=4/3，而，總體的均值e(x)=∑xipi=θ²+4θ(1-θ)3(1-θ)=3-2θ，∴3-2θ=4/3。
的矩估計θ'=5/6。
2)似然估計。作似然函式l(xi,θ)=∏(pi)^(xi)。有，x1=1出現2次，x2出現1次、x3出現0次，∴l(xi,θ)=(θ^4)2(1-θ)=2(1-θ)5。
取l(xi,θ)的自然對數、對θ求導，並令∂l(xi,θ)/∂θ=0，∴5/θ-1/(1-θ)=0。∴θ=5/6.
的似然估計θ'=5/6。
供參考。
概率統計題，求引數的矩估計量和最大似然估計
11樓：網友
1)矩估計。樣本均值x'=(1/n)∑xi，i=1,2，…，n。總體均值e(x)=∫c,∞)xf(x)dx=θ/1)。
按照矩估計定義。x'=e(x)。∴的矩估計θ'=xi/[∑xi-n]。
2)似然估計。作似然函式f(x,θ)f(x1,θ)f(x2,θ)f(xn,θ)n)(c^nθ)(x1*x2*…*xn)^(1)。求d[lnf(x,θ)dθ，並且令其值為0。
n/θ+nlnc-∑ln(xi)=0。∴θ的似然估計θ'=n/∑ln(xi/c)。
供參考。
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