设X1,X别服从以λ1,λ2为均数的Poisson分布,且X1,X2独立,则X1+X2也服从Poisson分布,其方差是()
A.λ12+λ22
B.λ1+λ2
C.(λ1+λ2)2
D.(λ1+λ2)-1/2
E.1
B、λ1+λ2
A.λ12+λ22
B.λ1+λ2
C.(λ1+λ2)2
D.(λ1+λ2)-1/2
E.1
B、λ1+λ2
设总体X服从参数为λ的泊松分布,λ未知,X1,X2,...,Xn为来自X的样本。
(1)求参数λ的矩估计;
(2)求参数λ的最大似然估计;
(3)记,证明:均为λ的无偏估计;
(4)证明的无偏估计量,说明这个估计量有明显的弊病;
(5)证明是λ的一致估计量。
容量为n的简单随机样本,证明:统计量服从自由度为n的分布。
设f:Rn→Rm为可微函数,试求分别满足以下条件的函数f(x):
(1) f'(x)≡I(单位阵);
(2) f'(x)=diag(φi(xi)),即以φ1(x1),φ2(x2),…,φn(xn)为主对角线元的对角阵,x=(x1,x2,…,xn)T.
(解联立方程组的斜量法) 设ωk=ωk(x1,x2,…,xn)=0(k=1,2,…,n)为包含n个未知元的联立方程组,其中诸ωk均为x的可微函数,而且偏微商均连续.今把X=(x1,x2,…,xn)看作n维空间的位置矢量,把W=(ω1,ω2,…,ωn)看作位置矢量X的函数W=W(X).又以ρ表示W的模(长度):
此处总是ρ(X)≥0,而ρ(X)=0的解亦就是方程组的解.于是当X1=(x'1,x'2,…,x'n)为方程组的一个近似解时(即其所相应的模ρ1=ρ(X1)为一相当小的正数),则进一步的近似解X2=(x12,x22,…,xn2)便可按下式求出:
设为独立同分布的随机变量序列,且均服从参数为λ(λ>1) 的指数分布,记φ(x)为标准正态分布函数,则有()
A.
B.
C.
D.
A.t=11---nXSμ
B.t=12---nXSμ
C.t=nXS3--μ
D.t=nMXS4--
设F1(x)与F2(x)分别为随机变量,X1与X2的分布函数,为使F(x)=aF1(x)-bF2(x)是某一随机变量的分布函数,在下列给定的各组数值中应取().
A.a=3/5,b=-2/5
B.a=2/3,b=2/3
C.a=-1/2,b=3/2
D.a=1/2,b=-3/2
设抽样值X服从指数分布:p(x)=ex,x≥0。将X的取值范围(0,∞)量化为3个区间0~x1、x1~x2、x2~∞,量化电平y1、y2、y3取为各区间的概率中心,量化边界的取法是让这3种量化电平等概出现,求量化边界和量化电平的数值。