传送门: 茆诗松《高等数理统计》课后习题解答:第1章-第6章(含全书241个习题解答)1.41 设 X_1,\cdots,X_n 是来自二点分布 b(1,\theta) 的一个样本,证明 T_k=(X_1+\cdots+X_k,X_{k+1},\cdots,X_n),\quad k=1,2,…
传送门:茆诗松《高等数理统计》课后习题解答:第1章-第6章(含全书241个习题解答) 习题2.38(2),2.39(3)仍存在一定问题,同时复杂的计算过程可能存在问题,请读者核验与校正,谢谢!2.31 设 (Xi,Yi), i=1,⋯,n 为独立同分布变量, P(X1>0)=1,
4.4 设[公式]是来自密度函数为[公式]的总体样本。试基于最小次序统计量[公式]构造[公式]的置信水平为[公式]的置信区间。解：似然函数为[公式]，由因子分解定理知[公式]为[公式]的充分统计量，取枢轴量为[公式]，因此[公式]。故有，[公式]，其中[公式]，因此基于最小次序统计量[公式]构造[公式...
2.2题的解答与2.1类似，证明了[formula] 和 [formula] 的无偏性，并计算了均方误差，同样[formula] 在均方误差上更优。2.3题探讨了[formula] 的无偏估计，证明了[formula] 的性质。2.4介绍了Jackknife方法，展示了如何通过剔除部分样本得到偏差更低的估计，[formula] 的偏差比 [formula] 低一阶。
分析性别与色盲之间关系的模型符合性。联合分布的对数似然函数如下：关键步骤 假设检验：原假设是…，似然比为我们理解差异的关键。在假设不成立的情景下，计算MLE与对数似然值，对原假设进行判断。似然比统计量在大样本情况下的定理3.19应用，统计值和结论揭示了我们的决策依据。
茅诗松《高等数理统计》课后习题解答(8)第2章·点估计部分：2.41题：对于样本[公式]，(1)矩估计为[公式]，(2)极大似然估计为[公式]，其中样本中位数决定[公式]的估计。2.42题：对于Weibull分布的样本，(1) [公式]的极大似然估计为[公式]，(2) [formula]的渐近分布为[formula]。2.43题：...
优化决策策略。5.10 伯努利试验中，通过一次或两次试验结果进行决策，最小最大决策函数的寻找是优化决策过程的关键，基于损失函数评估决策风险。以上概括与解答提供茆诗松《高等数理统计》课后习题解答中，第5章至第10题的主要内容与解决思路，涵盖了决策理论、统计推断与Bayes分析的核心概念与应用。
茆诗松《高等数理统计》课后习题解答：第1章-第6章（含全书241个习题解答）习题3.20可能存在计算错误，请读者核验！3.11 设[公式] 的密度函数如(3.26)所示： [公式] . 其中， [公式] . 单边假设检验问题：原假设 [公式] 对备择假设 [公式] 的水平为 [公式] 的UMPT [公式] 如(3.19)...
1.35.35.35.35设1nXXX⋯为独立同分布变量,01θ<<,111PXθ−=−=,PX=110=,PX11θ==.(1)求θ的MLE1ˆθ,并问1ˆθ是否是无偏的;()求θ的矩估计ˆθ;(3)计算θ的无偏估计的方差的C—R下界.解解(1)设1nxxx⋯为1nXXX⋯的观测值,记1n、n、3n分
茆诗松《高等数理统计》课后习题解答(12)第3章·假设检验·21-30题传送门:茆诗松《高等数理统计》课后习题解答:第1章-第6章(含全书241个习题解答)习题3.22可能存在计算错误,习题3.28(4)无法推进,请读者帮忙计