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???1?θ的极大似然估计值为 ?n?lnxi?1n,
i???1?而θ的极大似然估计量为 ?n?lnXi?1n.
i4. 设总体X服从参数为?的指数分布, 即X的概率密度为
??e??x,x?0,f(x,?)??
0,x≤0,?其中??0为未知参数, X1, X2, ?, Xn为来自总体X的样本, 试求未知参数?的矩估计量与
极大似然估计量.
1??1. 设x1, x2,?, x n是相应于样本X1, 解 因为E(X)= =X, 所以?的矩估计量为??XX 2,? ,X n的一组观测值, 则似然函数
L??n?ei?1nn??xi??en???xi?1ni,
取对数 lnL?nln??(?x)?.
ii?1dlnLnn??1,?的极大似然估计量为令???xi?0, 得?的极大似然估计值为?xd??i?1???1X5. 设总体X的概率密度为
.
??,?f(x,?)??1??,?0,?0?x?1, 1≤x≤2,其它,其中?(0<1)是未知参数. X1, X2, ?, Xn为来自总体的简单随机样本, 记N为样本值
x1,x2,,xn中小于1的个数. 求: (1) θ的矩估计量; (2) θ的极大似然估计量.
12解 (1) X?E(X)?x?dx?x(1??)dx?01??32??, 所以?矩?32?X.
(2) 设样本x1,x2,似然函数为
xn按照从小到大为序(即顺序统计量的观测值)有如下关系:
x(1) ≤ x(2) ≤?≤ x(N) <1≤ x(N+1)≤ x(N+2)≤?≤x(n) .
??N(1??)n?N,x(1)≤x(2)≤≤x(N)?1≤x(N?1)≤x(N?2)≤≤xn, L(?)??其它.?0,考虑似然函数非零部分, 得到
ln L(θ ) = N lnθ + (n ? N) ln(1?θ ),
dlnL(?)Nn?N??N. 令???0, 解得θ的极大似然估计值为?d??1??n习题7-2
1. 选择题: 设总体X的均值?与方差?都存在但未知, 而X1,X2,则无论总体X服从什么分布, ( )是?和?的无偏估计量.
22,Xn为X的样本,
(A) (C)
1X?ni?1ni和
1(X?ni?1ni?X). (B)
n22X?n?1i?1n1ni和和
(X?n?1i?11ni?X)2.
?Xn?1i?11ni和
?(Xn?1i?11i??). (D)
1?Xni?11i?(Xni?1ni??)2.
解 选(D).
2. 若X1,X2,X3为来自总体X的无偏估计量, 问k等于多少?
N(?,?2)的样本, 且Y?11X1?X2?kX3为?345111X2?kX3)?????k???, 解之, k=.
124343. 设总体X的均值为0, 方差?2存在但未知, 又X1,X2为来自总体X的样本, 试证:
解 要求E(X1?1312(X1?X2)2为?2的无偏估计.
11222证 因为E[(X1?X2)]?E[(X1?2X1X2?X2)]
22?[E(X1)?2E(X1X2)?E(X2)]???2,
22122所以(X1?X2)为?的无偏估计.
2习题7-3
1. 选择题
(1) 总体未知参数?的置信水平为0.95的置信区间的意义是指( ). (A) 区间平均含总体95%的值. (B) 区间平均含样本95%的值.
(C) 未知参数?有95%的可靠程度落入此区间. (D) 区间有95%的可靠程度含参数?的真值. 解 选(D).
(2) 对于置信水平1-α(0<α<1), 关于置信区间的可靠程度与精确程度, 下列说法不正确的是( ).
(A) 若可靠程度越高, 则置信区间包含未知参数真值的可能性越大. (B) 如果α越小, 则可靠程度越高, 精确程度越低. (C) 如果1-α越小, 则可靠程度越高, 精确程度越低. (D) 若精确程度越高, 则可靠程度越低, 而1-α越小. 解 选(C)
习题7-4
1. 某灯泡厂从当天生产的灯泡中随机抽取9只进行寿命测试, 取得数据如下(单位:小时):
1050, 1100, 1080, 1120, 1250, 1040, 1130, 1300, 1200.
设灯泡寿命服从正态分布N(μ, 902), 取置信度为0.95, 试求当天生产的全部灯泡的平均寿命的置信区间.
解 计算得到x?1141.11, σ2 =902. 对于α = 0.05, 查表可得z?/2?z0.025?1.96.
所求置信区间为
1222?2
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