设总体X的密度函数为f(x,θ),X1,X2,…Xn为其样本,求θ的极大似然估计: 参考答案: 你可能感兴趣的试题 1.问答题 设总体X的密度函数X1,X2,…Xn为其样本,试求参数θ的矩法估计? 参考答案: 2.问答题设总体X服从二项分布b(n,p),n已知,X1,X2,…,Xn为来自X的样本,求参数p的矩法估计?
关于最大似然估计法,我们有以下直观想法:现在已经取到样本值x1,x2,⋯ ,xnx1,x2,⋯,xn了,这表明取到这一样本值的概率L(θ)L(θ)比较大。我们当然不会考虑那些不能使样本x1,x2,⋯ ,xnx1,x2,⋯,xn出现的θ∈Θθ∈Θ作为θθ的估计,再者,如果已知当θ=θ0∈Θθ...
当theta=array([[ 0., 0., 0.]])时,计算精度为: 当theta为梯度优化后的值时,求出的精度为89% Theta:[[1.498442413.52613323.27347064]] 1. 关于逻辑回归的知识,可参考:统计知识3:逻辑回归函数、Sigmoid函数、极大似然 关于梯度下降的知识,可参考:统计知识4:梯度下降...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供设某种元件的使用寿命X的概率分布为$f(x;\theta ) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {2{e^{ - 2(x - \theta )}},x \ge \theta }\\ {0,x< \theta } \end{array}} \right.$,其中${\theta>0}$ 为未
(1)设总体$X$具有分布律$\theta >0$未知,今有样本试求$\theta $的最大似然估计值和矩估计值.(2)设总体$X$服从$\Gamma$分布,其概率密度为$f(x)=\cases { \frac{1}{\beta ^a \Gamma(a)}x^{a-1}e^{-x/\beta } , x>0 \cr 0, 其他\cr}$其形状参数$a>0$为已知,尺度参数$\beta >...
在原假设下,正观察值的数量应遵循 Binomial(n, 1/2) 这样我们就将非参数测试问题简化为参数测试问题。 让我们转向另一个例子 参数估计正在获取 f_theta 最接近 g 的估计,如果 g 在模型的选择中,那么对于某些参数选择,估计的 f 和 g 之间的距离将为 0,即 ...
设总体X追直起奋密度函数为f\left(x\r子电 子原=\left\{\begin{rofay}{l}\sqrt{\thet点称对{x}^{\sqrt{\theta式理有1},0\leqslant x\l尺千深水潭花桃 1\\ 0,\mathr啼恰恰鹰娇在自nd{array}\rig角射折,其中\theta \gt 0emittheta 为未知参数,{Xsollah,X_2,X_2{X}_{n}为总体...
\dot{r} = \frac{ae\sin\theta}{1-e^2}\dot{\theta} 将这些表达式代入速度向量公式,我们可以得到轨道平面中的速度向量。然后,我们可以使用与位置向量相同的旋转矩阵将其转换到GCRS: \vec{v}_{GCRS} = R_z(-\Omega)R_x(-i)R_z(-\omega)\vec{v}_{orbital} 在整个计算过程中,我们需要特别注...
首先是最大似然估计,在R语言中可以使用“maxLik”包来实现。这个包提供了一个函数“maxLik”,可以通过最大化似然函数来估计参数的值。以下是一个简单的例子来说明如何使用“maxLik”包进行最大似然估计: ```{r} library(maxLik) # 定义概率密度函数 logLik <- function(theta, data){ # 给出概率密度函数的...
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