大学职业资格刷题搜题APP
下载APP
课程
题库模板
WORD模板下载
EXCEL模板下载
题库创建教程
创建题库
登录
创建自己的小题库
搜索
刷刷题APP
> 最大似然估计
"最大似然估计"相关考试题目
1.
设总体X的密度函数为 X 1 ,X 2 ,…,X n 为来自总体X的简单随机样本,求参数θ的最大似然估计量.
2.
设总体X的概率密度为,其中a>0是未知参数,又X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,求a与a2的最大似然估计量.
3.
最大似然估计准则适用于
4.
设总体X的概率密度为 其中α,β>0为未知参数,(X1,X2,…,Xn)为来自该总体的样本,求αβ卢的最大似然估计.
5.
设总体X的概率密度为,其中a>0,θ>0是未知参数.又X1,X2,…,Xn是来自X的样本,求a,θ的最大似然估计量.
6.
在正态条件下,多元线性回归模型参数的最小二乘估计和最大似然估计( )
7.
在观测的概率密度满足正则条件的情况下,最大似然估计渐近地服从高斯分布,它是一种渐近的有效估计量(即渐近无偏,估计方差渐近地达到CRLB)。
8.
设总体X服从泊松分布P(λ). 其中λ>0为未知参数,Xi(1≤i≤n)为来自总体X的简单随机样本. 讨论λ的最大似然估计量的无偏性与相合性.
9.
设X1,…,X是取自总体X的容量为n的样本.已知总体X服从参数为λ的指数分布,即X的概率密度函数为则λ的最大似然估计是().
10.
OD反推应用最大似然估计法的前提条件是对象地域的( )为已知。
11.
设总体X的概率密度为 其中参数λ(λ>0)未知,X 1 ,X 2 ,…X n 是来自总体X的简单随机样本. (I)求参数λ的矩估计量; (Ⅱ)求参数λ的最大似然估计量.
12.
logistic回归参数估计过程主要采用最大似然估计
13.
设X1,X2,…,Xn是取自总体X的一个样本,X的密度函数为: 其中θ>0未知,求θ的矩估计和最大似然估计。
14.
设总体X的概率密度为 其中λ>0为未知参数,a>0是已知常数,试根据来自总体X的简单随机样本X 1 ,X 1 …,X,求λ的最大似然估计量 .
15.
设总体X的概率密度为,其中Θ>0为未知参数,X1,X2,…,Xn为来自X的样本,x1,x2,…,xn为相应的样本值。 (1)求Θ的矩估计量; (2)求Θ的最大似然估计量.
16.
设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N(μ,σ2)与N(μ,2σ2),其中σ是未知参数且σ>0.记Z=X-Y. 设Z1,Z2,…,Zn为来自总体Z的简单随机样本,求σ2的最大似然估计量;
17.
设随机变量X的分布函数为,其中参数α>0,β>1,设X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本。 (Ⅰ)若参数α=1时,求未知参数β的矩估计量; (Ⅱ)若参数α=1时,求未知参数β的最大似然估计量; (Ⅲ)若参数α=2时,求未知参数α的最大似然估计量。 设随机变量X的分布函数为,其中参数α>0,β>1,设X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本。 (Ⅰ)若参数α=1时,求未知参数β的矩估...
18.
设总体X的概率密度为 其中θ为未知参数且大于零,X 1 ,X 2 ,…,X n 为来自总体X的简单随机样本. (I)求θ的矩估计量; (Ⅱ)求θ的最大似然估计量.
19.
设总体X的概率密度为 其中θ是未知参数. (Ⅰ) 求θ的矩估计量,判断它是否为θ的无偏估计量; (Ⅱ) 求θ的最大似然估计量,判断它是否为θ的无偏估计量.
20.
设总体X在区间[0,θ]上服从均匀分布,X 1 ,X 2 ,…,X n 是取自总体X的简单随机样本, .X (n) =max(X 1 ,…,X n ). (I)求θ的矩估计量和最大似然估计量; (Ⅱ)求常数a,b,使 的数学期望均为θ,并求
21.
最大似然估计法的核心公式是()
22.
设总体X的概率密度为其中θ>0为待估参数.从X中抽得样本X1,…,Xn试求θ的矩估计和最大似然估计.
23.
设总体X的概率密度为f(x)= ,其中一∞<θ 1 <+∞,0<θ 2 <+∞,X 1 ,X 2 ,…,X n 为来自总体X的随机样本,试求θ 1 ,θ 2 的最大似然估计量.
24.
设ξ 1 ,ξ 2 ,…,ξ n 是取自总体ξ的一个样本,ξ~B(1,p),其中p为未知,0<p<1. 求总体参数ξ的矩估计与最大似然估计.
25.
设总体X的分布函数为 其中θ是未知参数且大于零.X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本. 求θ的最大似然估计量;
26.
(2009年)设总体X的概率密度 ,X 1 ,X 2 …,X n 是来自总体X的样本,则参数θ的最大似然估计量是( )。
27.
回归方程E(Y)=β0+β1X的参数β0,β1的最小二乘估计与最大似然估计在什么条件下等价?给出证明。
28.
设X1,…,Xn是取自总体X的一个样本,总体X服从参数为p的几何分布,即P(X=x)=p(1-p)x-1,x=1,2,3,…,其中p未知,0<p<1,求p的最大似然估计量.
29.
设总体X的概率密度为 其中参数λ(λ>0)未知,X 1 ,X 2 ,…,X n 是来自总体X的简单随机样本. (Ⅰ)求参数λ的矩估计量; (Ⅱ)求参数λ的最大似然估计量.
30.
设总体X服从韦布尔分布,密度函数为 其中α>0为已知,θ>0是未知参数,试根据来自X的简单随机样本X 1 ,X 2 ,…,X n ,求θ的最大似然估计量.
31.
未知参数的矩估计量和最大似然估计量都是无偏估计量
32.
设总体X服从(0,θ](θ>0)上的均匀分布,X1,X2,…,Xn是来自总体x样本,求θ的最大似然估计量与矩阵估计量.
33.
设总体X的概率密度为其中θ>-1为未知参数.从X中抽得样本X1,X2,…,Xn,求θ的矩估计和最大似然估计.
34.
设总体服从正态分布N(μ,μ2),其中μ>0为未知参数,又设(X1,X2,…,Xn)为来自该总体的样本,求μ的最大似然估计.
35.
设总体X的概率密度为 其中参数λ(λ>0)未知,X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样本. 求参数λ的最大似然估计量.
36.
${X_1},{X_2},...,{X_n}$,是来自均匀分布 X~U(-a,a)的样本,用最大似然估计法估计参数a为()
37.
设总体X的概率密度f(x)= 其中a是常数,λ>0是未知参数,从总体X中抽取样本X 1 ,X 2 ,…,X n 。 求: (Ⅰ)常数a; (Ⅱ)求λ的最大似然估计量 。
38.
设总体X服从泊松分布P(λ). 其中λ>0为未知参数,Xi(1≤i≤n)为来自总体X的简单随机样本. 求P(X=0)的最大似然估计量;
39.
设总体的概率密度为其中是未知参数。为来自总体的简单随机样本,记为样本值中小于1的个数。求的 最大似然估计。
40.
设总体X的概率密度 其中参数λ(λ>0)未知,X 1 ,x 2 ,…,X n 是来自总体X的简单随机样本. 求参数λ的最大似然估计量.
41.
设(X1,X2,…,Xn)是取自总体X的样本,求X的期望μ的最大似然估计量。假设:X服从二项分布B(m,p),其中p未知,m为已知。
42.
试证σ的最大似然估计量是σ的无偏估计.
43.
设某种元件的使用寿命X的概率密度为 其中θ>0为未知参数,X 1 ,X 2 ,…,X n 为来自总体X的简单随机样本,求θ的最大似然估计量 ,并讨论无偏性.
44.
设ξ 1 ,ξ 2 ,…,ξ n 是取自总体ξ的一个样本,ξ服从参数为p的几何分布,即ξ的分布律为P(ξ=k)=p(1-p) k-1 ,k=1,2,…,其中p为未知,0<p<1. 求p的最大似然估计.
45.
设X服从参数为λ的指数分布,(X1, X2, ... , Xn)为来自总体X的样本。则λ的最大似然估计为
46.
用最大似然估计法寻找正态分布中未知参数μ的估计量,其中已知,
47.
罗纳德 ·费雪是英国统计学家,他研究出了最大似然估计法。()
48.
设X 1 ,X 2 ,…,X n 是来自总体X的简单随机样本,已知总体X的概率密度为 试求λ的矩估计量和最大似然估计量.
49.
一人打靶 n 次,命中 k 次,则命中率的最大似然估计为 k/n
50.
参数的无偏估计一般不唯一,但是最大似然估计总是唯一的。