其中未知参数θ>-1,x1,x2,.xn为取自总体的样本值,求未知参数θ的矩估计值

其中未知参数θ>-1,x1,x2,.xn为取自总体的样本值,求未知参数θ的矩估计值 概率最大似然估计值设X1,X2,...Xn为总体X的一个样本,x1,x2,...xn为一相应的样本值.总体X的概率密度函数为f(x)=p*c^p*x^-(p+1),x>c；=0 其它,其中c>o为已知,p为未知参数.求未知参数p的最大似然估计量和 设总体X服从参数为λ的泊松分布,其中λ为未知参数.X1,X2,...,Xn为来自该总体的一个样本,则参数λ的矩估计量为? 一个数理统计的题目设总体服从[0,θ]上的均匀分布,其中θ>0为未知参数,（X1,X2,……,Xn）是取自于X的样本,试利用X(n)/θ导出θ的1-α置信区间. X2/X1(X1+X2)+X3/(X1+X2)(X1+X2+X3)+.Xn/（x1+x2+...Xn-1)(X1+X2...+Xn） 1,x1,x2...Xn,成等比数列,x1 x2..xn>0,x1*x2*...xn=?x1,x2...Xn,2成等比数列,x1 x2..xn>0,x1*x2*...xn=? 设总体X服从[0,θ](θ>0)上的均匀分布,X1,X2,X3...Xn是取自总体X的一个简单随机样本,求(1),未知参数θ的矩估计量 (2)未知参数θ的最大似然估计量 设总体X〜u(Ө,2Ө),其中Ө>0是未知参数,又x1,x2,...,xn为取自该总体的样本,(1)证明Ө=(2/3)x的均值是参数Ө的无偏估计和相合估计(2)求Ө的极大似然估计 设X1 X2 ...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X(1)和X(n)的数学期望(其中X1)=min(X1 X2 ...Xn).X(n)=max(X1 X2 ...Xn)) 随机变量ξ在区间(0,θ)上均匀分布,θ∈(0,+∞)是未知参数,试证明(n+1)min{x1...xn}是θ的无偏估计量. 概率题,求最大似然估计量,在这里先感谢能帮我的朋友,设总体X的概率密度为 1x— e － — x>0,θθf(x,θ) ={ 0 x≤0(注：e为 1/θ 的指数,x－ — 为 e的指数 θ),其中未知参数θ>0 ,设x1,x2,...,xn 是来自总 设总体x的概率密度为f(X,θ),其中θ味未知参数,且E(X)＝2θ,x1,x2……xn为来自总体x的一个样本－x 为样本均值,cx¯为θ的无偏估计（cx－为c乘以x的平均值）,则常数c等于多少 设总体X的概率密度为f(x,Ө )=Ө x^(-Ө -1),x>1;0,其他其中Ө(Ө>1)是未知参数,x1,x2...xn是来自该总体的样本,试求Ө的矩估计Ө^ f(x,θ)=1/θ*e^(-x/θ ) (x>=0)其中θ>0,若取得观测值为x1,x2,x3,.xn,求参数θ的极大似然估计 设总体X~N(0,σ^2),参数σ>0未知,X1,X2,…Xn是取自总体X的简单随机样本（n>1）如下图,等号左边是如何得出的等号右边的式子? 怎么理解统计量T=T(x1,x2,.xn)中不含有任何未知参数,则称T为统计量. 设总体X~(μ ,σ^2),μ ,σ^2是未知参数,(X1,X2,.Xn)是来自总体的一个样本, 一列数：X1、X2、X3、.、Xn、Xn+1、.,其中X1=3 （1）如果对任意的n,有Xn+1=Xn+2 计算X2=（ ）一列数：X1、X2、X3、......、Xn、Xn+1、......其中X1=3（1）如果对任意的n，有Xn+1=Xn+2计算X2=（ ）X3=（ ）X4=（