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N(,2,但參數(shù)和2故發(fā)生次數(shù)服從泊松分布P(λ),其中的參數(shù)λ1對(duì)總體X,它的m階原點(diǎn)矩為=(Xm)=xmf(x, , 1 Am=nXi1,?,θk的一個(gè)方程組αm(θ1,?,θk)=Am,m=,k^θi=^θi(X1,X2,?,Xn),i=1,? 記事件A發(fā)生的概率P(A)=p,定義 X=1,若在一次試驗(yàn)中事件A發(fā)生,0,若在一次試驗(yàn)中事件A于是E(X)=p,即我們所求的事件A發(fā)生的概率等于隨 Xi=1,若在第i次試驗(yàn)中事件A發(fā)生,若在第iA根據(jù)(7.1.2)p1n?X Xinnn注意,這里i
是在n次試驗(yàn)中事件AX,k)f,k)
Xn樣本。因?yàn)閄1, ,Xn相互獨(dú)立且同分布,于是,他們的聯(lián)合密度L(x1
nnxn,1 ,k)f(xi,1 ,k這里 ,k被看作固定但是未知的參數(shù)。反過(guò)來(lái),如果我們
xn
xn ,k)就是 ,k的
xn數(shù) ,k.一種直觀的想法是,哪一組參數(shù)值使現(xiàn)在的樣,k X1, ,Xn出現(xiàn)的可能性最大,哪一組參數(shù)可能就是真正的參樣本X, ,X.如果對(duì)參數(shù)的,k ,kx,x, ,)L(xk1x, ,k
xn ,k)又是概率密度函數(shù)的角度來(lái)看,式的意義就是參數(shù) ,使X ,X出現(xiàn)的可能性比參 ,k ,k使X ,X出現(xiàn)的可,k 1, ,k更像是真正的參數(shù).這樣的分析就導(dǎo)致了參數(shù)估計(jì)的法,即用使似然函數(shù)達(dá)到最大值的點(diǎn)* ,*,作為未 定理7.3.1設(shè)總體均值為,方差為2,X ,X為來(lái) (1)E(X)(2)E(S2)nnS2
X2/n1為樣本方差,即樣本均值與樣X(jué)1 Xn的值而定,也是隨機(jī)的,即
-θ是 記為MSE(?) 的身高在170厘米到180厘米之間;明天 最高氣溫在30℃~32℃之間等等.這類估計(jì)稱為區(qū)間估 區(qū)間包含未知量的概率來(lái)度量)是相互 例7.6.3在環(huán)境保護(hù)問(wèn)題中,飲
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