关于数理统计 参数估计 无偏估计量在总体X中抽取样本X1,X2,X3…Xn,确定常数c的值,使得a^2 =c∑(Xi+1-Xi)^2 是总体方差v^2 的无偏估计量.∑下的是i=1,上的是n-1,请指教我,过程具体些,答案是1/2(n-1),

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/09 18:17:10
关于数理统计 参数估计 无偏估计量在总体X中抽取样本X1,X2,X3…Xn,确定常数c的值,使得a^2 =c∑(Xi+1-Xi)^2 是总体方差v^2 的无偏估计量.∑下的是i=1,上的是n-1,请指教我,过程具体些,答案是1/2(n-1),

关于数理统计 参数估计 无偏估计量在总体X中抽取样本X1,X2,X3…Xn,确定常数c的值,使得a^2 =c∑(Xi+1-Xi)^2 是总体方差v^2 的无偏估计量.∑下的是i=1,上的是n-1,请指教我,过程具体些,答案是1/2(n-1),
关于数理统计 参数估计 无偏估计量
在总体X中抽取样本X1,X2,X3…Xn,确定常数c的值,使得a^2 =c∑(Xi+1-Xi)^2 是总体方差v^2 的无偏估计量.∑下的是i=1,上的是n-1,请指教我,过程具体些,
答案是1/2(n-1),不是公式的那个

关于数理统计 参数估计 无偏估计量在总体X中抽取样本X1,X2,X3…Xn,确定常数c的值,使得a^2 =c∑(Xi+1-Xi)^2 是总体方差v^2 的无偏估计量.∑下的是i=1,上的是n-1,请指教我,过程具体些,答案是1/2(n-1),
c=1/2(n-1).
a^2的数学期望E(a^2)=v^2
即E{c∑(Xi+1-Xi)^2}
=c∑E{(Xi+1-Xi)^2}
=c∑E{(Xi+1)^2-2Xi+1Xi+Xi^2}
=c∑E{(Xi+1)^2}-2E{Xi+1Xi}+E{Xi^2}
=c∑E{x^2}-2E{x}E{x}+E{x^2}
=c∑2E{x^2}-2[E{X}]^2
=2c∑E{x^2}-[E{X}]^2
=2c(n-1)(E{x^2}-[E{X}]^2)=2c(n-1)v^2=v^2
所以c=1/2(n-1)

汗,题目没看清楚。。。

关于数理统计 参数估计 无偏估计量在总体X中抽取样本X1,X2,X3…Xn,确定常数c的值,使得a^2 =c∑(Xi+1-Xi)^2 是总体方差v^2 的无偏估计量.∑下的是i=1,上的是n-1,请指教我,过程具体些,答案是1/2(n-1), 关于参数估计证明题目从总体X中抽取样本,X1,X2...Xn,设c1,c2...cn是常数,且∑ci=1,证明,在所有的无偏估计量中u=∑cixi中,样本均值 X=1/n∑Xi的方差最小. 概率论与数理统计 矩估计法 样本的二阶中心矩不是总体方差的无偏估计量样本的二阶中心矩不是总体的二阶中心矩(方差)的无偏估计量,那么在解题时还可以用样本的二阶中心矩去估计总 概率论与数理统计,既然样本均值能做总体期望的无偏估计量,那样本均值的期望是什么意思?样本均值不是等于期望吗 总体期望和方差的无偏估计量是什么 数理统计问题:一致最小方差无偏估计量和有效估计量 的区别由二者定义可知:均要求:1.估计量T为无偏估计量;2.T在所有无偏估计量中,方差取得最小值. 大学概率论与数理统计,第七章参数估计 概率论与数理统计:设X1,X2来自任意总体X的一个容量为2的样本,则在下列E(X)的无偏估计量中,最有效的估计量是:a:2/3*x1+1/3*x2; b:1/4*x1+3/4*x2; c:1/2*x1+1/2*x2 无偏估计量! 大学概率论与数理统计无偏估计量.看了答案也不懂. 概率论与数理统计 设X1,X2,……,Xn是取自总体X~B(m,p)的一个样本,其中m已知,求p的矩估计量并判断矩估计量是否是无偏估计量 总体X的方差a的平方的无偏估计量是什么? 数理统计 参数估计这道题请问这一步怎么出来的 概率论参数估计 一道解答题设x1,x2,...,xn是来自具有方差σˆ2(σˆ2>0未知)的总体x的样本,证明:g(xi,xj)=xiˆ2-xi*xj,i≠j;i,j=1,2,...,n是σˆ2的无偏估计量 求详细证明过程 谢谢! 总体方差与参数估计误差的联系是什么 参数估计和非参数估计的区别在哪? 在概率论与数理统计的一些与正态分布相关的题目中 关于u(α)的查表取值方法的疑问在参数估计或者假设检验里 求参数区间或是拒绝(接受)接受域时 总碰到分位数或者临界点u(α) 它总说 数理统计中参数估计中的矩估计,为什么可以用样本的矩估计总体的矩?我们都知道怎么计算,但是为什么这两者是相等的呢?样本的矩本质上是均值,而总体的矩本质上期望,这两者能等同吗?也许