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设X1,…,X是取自总体X的容量为n的样本.已知总体X服从参数为λ的指数分布,即X的概率密度函数为则λ的最大似然估计是().
A .https://assets.asklib.com/psource/2015102915515648810.jpg
B .https://assets.asklib.com/psource/2015102915521272593.jpg
C .https://assets.asklib.com/psource/201510291552233937.jpg
D .https://assets.asklib.com/psource/2015102915523584859.jpg
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设总体X的概率密度函数为http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201705/09cb8fed873c46caa809374cb747fbe7.png
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(1)设随机变量X的概率密度为求X的分布函数.(2)已知随机变量X的概率密度为求X的分布函数.http://nec.cumt.edu.cn/CourseList/Courses/GCSX/images/4_35.pnghttp://nec.cumt.edu.cn/CourseList/Courses/GCSX/images/4_36.png
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15、设随机变量(X,Y)服从均匀分布U(D), 其中D为以0为中心, 2为半径的圆盘. 设p(x)为X的概率密度函数, 则π与p(0)的积为__________.
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设X1,X2,…,X16是来自总体X~N(4,б2)的简单随机样本,б2已知,令,则统计量服从的概率密度函数为()
设X1,X2,…,X16是来自总体X~N(4,б2)的简单随机样本,б2已知,令<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-19/932375682552355.png' />,则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2019-07-19/932375692068372.png' />服从的概率密度函数为()
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设总体密度函数为,x>0,θ>0,求日的费希尔信息量I(θ).
设总体密度函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969213726752856.jpg' />,x>0,θ>0,求日的费希尔信息量I(θ).
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设二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为(1)试求常数k;(2)求P{X>0.5}和P{Y<0.5}.
设二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-03/965315602771267.png' />
(1)试求常数k;
(2)求P{X>0.5}和P{Y<0.5}.
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设随机变量X的概率密度为f(x)=Ae<sup>-|x|</sup>,-∞<x<+∞,试求(1)系数A;(2)P{0<X<1};(3)X的分布函数。
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设(X,Y)的联合密度函数为P(x,y)={1,|x|<y<1;0,其它。(1)求P(x+y≥1)。(2)判断X与Y是否独立,并说明理由。
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设随机变量X的分布密度函数p(x)关于c点是对称的,且E(X)存在,试证(1)这个对称点c既是均值又是中位数,即E(X)=x<sub>0.5</sub>=c;(2)如果c=0,则x<sub>p</sub>=-x<sub>1-p</sub>.
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设X的密度函数为其中k>0,a>0;已知EX=3/4,求k和a的值.
设X的密度函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/97068269483055.jpg' />其中k>0,a>0;已知EX=3/4,求k和a的值.
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设总体X服从Γ分布,其概率密度为其中参数α>0,β>0。若样本观测值为x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>,...,x<sub>n</sub>。(1)
设总体X服从Γ分布,其概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-26/975253006286229.jpg' />其中参数α>0,β>0。若样本观测值为x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>,...,x<sub>n</sub>。
(1)求参数α及β的矩估计值;
(2)已知α=α<sub>0</sub>,求参数β的最大似然估计值。
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设 是来自总体X~N(μ,σ<sup>2</sup>)的样本,其中μ已知,σ<sup>2</sup>>0为未知参数,样本均值为 ,则σ<sup>2</sup>
设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563559946235.png' />是来自总体X~N(μ,σ<sup>2</sup>)的样本,其中μ已知,σ<sup>2</sup>>0为未知参数,样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563569546784.png' />,则σ<sup>2</sup>的最大似然估计量为()
A.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/97456369359988.png' />
B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/97456370198636.png' />
C.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563711307893.png' />
D.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563720210402.png' />
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16、设随机变量(X,Y)服从均匀分布U(D), 其中D为矩形(0,2)×(2,3). 设p(x)为X的概率密度函数, 则p(1)=__________.
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设随机变量X的分布函数为求(1)P(X<2),P{0<X≤3},P{2<X≤5/2};(2)求概率密度f<sub>X</sub>(x)。
设随机变量X的分布函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-24/975062621997353.jpg' />求(1)P(X<2),P{0<X≤3},P{2<X≤5/2};(2)求概率密度f<sub>X</sub>(x)。
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设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>是来自总体X的一个样本,而X的概率密度函数为其中θ>0是未知参数.(1)
设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>是来自总体X的一个样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065517141147.png' />而X的概率密度函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065529339845.png' />其中θ>0是未知参数.(1)求总体X的分布函数F(x);(2)求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/9650655477839.png' />的分布函数<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065558561516.png' />;(3)判断<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965065567199011.png' />是否为θ的无偏估计量。
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设随机变量X的密度函数为,已知 。(1)求a,b,c的值; (2)求随机变量Y=e<sup>X</sup>的数学期望和方差。
设随机变量X的密度函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-29/964865005139989.png' />,已知<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-29/964864974165217.png' />。(1)求a,b,c的值; (2)求随机变量Y=e<sup>X</sup>的数学期望和方差。
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设随机变量X服从拉普拉斯分布,其概率密度为,其中1>0为常数,求X的k阶中心矩。
设随机变量X服从拉普拉斯分布,其概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965831888143643.png' />,其中1>0为常数,求X的k阶中心矩。
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设总体X的密度函数(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,…,X<sub>5</sub>)为来自总体X的样本,(X<sub>(1)</sub>,X<sub>(2)</sub>,...,X<sub>(5)
设总体X的密度函数<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-05/970779131599477.jpg' />(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,…,X<sub>5</sub>)为来自总体X的样本,(X<sub>(1)</sub>,X<sub>(2)</sub>,...,X<sub>(5)</sub>)为样本的顺序统计量,求X<sub>(5)</sub>的密度函数fx<sub>(5)</sub>(x).
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设(X, Y)服从区域C上的均匀分布,其中C由直线y=-x,y=x与x=2所围成.(1)写出(X, Y)的联合密度函数; (2)求概率P(X+Y<2).
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设总体X的一个样本为(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>),X的分布密度为参数θ>0未知.(1)求0的矩估计量;
设总体X的一个样本为(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>),X的分布密度为
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-06/970839014948484.jpg' />
参数θ>0未知.(1)求0的矩估计量;(2)求矩估计量的方差;(3)求0的最大似然估计量.
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设函数f(x)连续,由曲线y=f(x)在x轴围成的三块面积为均大于0),如图1-3-3所示,已知()
A.p-q
B.q-p
C.p+q
D.2(p-q)
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设随机变量X的概率函数为(k=0,1,2,...),其中λ>0是常数,试确定常数a。
设随机变量X的概率函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-26/975235056663569.jpg' />(k=0,1,2,...),其中λ>0是常数,试确定常数a。
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设总体X的密度函数为其中λ>0为未知参数X<sub>1</sub>,…,X<sub>n</sub>为抽自此总体的简单随机样本,求λ的置信
设总体X的密度函数为其<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965410352488315.png' />中λ>0为未知参数X<sub>1</sub>,…,X<sub>n</sub>为抽自此总体的简单随机样本,求λ的置信水平为1-α的置信区间.