fnhp.net
当前位置:首页 >> σ 2的最大似然估计量 >>

σ 2的最大似然估计量

二项分布就是n个两点分布,两点分布的概率是p=p^x*(1-p)^(1-x),所以似然函数 l=p^∑xi*(1-p)^(n-∑xi),构造 lnl=∑xi*lnp+(n-∑xi) ln(1-p),对p进行求导,令其结果等于0,就是∑xi/p+(n-∑xi)/(1-p)=0,通分后令分母等于0,可以得到p=(∑xi)/n.

额.最近是不是要考概率论了,好多人问这方面的我没有系统的学过,所以只会用笨方法,用概念带进去计算,有点麻烦,见笑见笑貌似你的表述有误,二维正态分布括号里分别是u1,o1^2;u2,o2^2;p我知道你的意思,那个应该写成N(0,1;0,1;p)

f(x;σ^2)=1/[根号(2π)σ]e^[-(x-μ)^2/2]L(σ^2)=∏(i=1,n)1/[根号(2π)σ]e^[-(xi-μ)^2/2]=(2π)^(-n/2)e^(-1/2∑(xi-μ)^2)lnL=-n/2ln2π-n/2ln(σ^2)-1/2(σ^2)∑(xi-μ)^2lnL对σ^2求导数=-n/(2σ^2)+1/(2σ^2)^2(∑xi-nμ)=0σ^2=1/n*∑(xi-μ)^2所以σ^2的极大似然估计量为1/n*∑(Xi-μ)^2x- X- 代表均值

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.fnhp.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com