A.似然比为两个条件概率密度之比,是非负的一维变量
B.似然比是观察数据的函数,是随机变量
C.似然比不含任何未知参量
D.对于简单假设检验,当充分统计量存在时,似然比为充分统计量
设随机变量(X,Y)的概率密度为求常数A及随机变量(X,Y)的分布函数F(X,Y)。
随机变量ξ的概率密度函数为
求:(1)ξ的分布函数F(x);(2)P(ξ<0.5),P(ξ>1.3),P(0.2<ξ<1.2).
设二维随机变量(X,Y)的概率密度函数为其中φX(x,y),φY(x,y)都是二维正态分布的概率密度函数,且它们对应的二维随机变量的相关系数分别为1/3和-1/3,它们的边緣概率密度函数所对应的随机变量的数学期望都是0,方差都是1。
(1)求随机变量X和Y的概率密度函数f1(x)和f2(y)以及X和Y的相关系数ρ;
(2)问X和Y是否相互独立?为什么?
设随机变量X的概率密度为试求(1)系数A;(2)X的分布函数;(3)P{0<x≤π/4}。
设随机变量X的分布函数为(1)求P{X<2},P{0<X≤3},P{2<X<5/2};(2)求X的概率密度f(x)。
设总体X的概率密度为,其中未知参数是来自总体X的简单随机样本,试求
(I)θ的矩估计量
(II)θ的最大似然估计量
设随机变量(X,Y)概率密度为。
(1)确定常数k;
(2)求P{X<1,Y<3};
(3)求P(X<1.5};
(4)求P(X+Y≤4}。
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.