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已知某元件的寿命服从指数分布,参数为拉姆达,现任意取出n件元件,经过时间T0后,已有k件失效,求指数分布的参数拉姆达的极大似然估计. 数学

设总体X的样本密度为f(xi，λ)＝λαxα−1e−λxα，x＞00，x≤0，其中λ＞0是未知参数，α＞0是已知常数．试根据来自总体X的简单随机样本X1，X2，…，Xn，求λ的极大似然估计量．其他

求极大似然估计已知（1，1，2，9，10，12，）是来自参数为λ的泊松分布总体的样本，求P｛X=0｝的极大似然估计。（请给出详细过程）其他

设总体X～N（μ，σ2），其中μ是已知参数，σ2＞0是未知参数．（X1，X2，…，Xn）是从该总体中抽取的一个样本，（1）求未知参数σ2的极大似然估计量̂σ2；（2）判断̂σ2是否为未知参数σ2的其他

设X1，X2，…，Xn为来自正态总体N（μ0，δ2）的简单随机样本，其中μ0已知，δ2＞0未知，.X和S2分别表示样本均值和样本方差（Ⅰ）求参数δ2的极大似然估计δ2；（Ⅱ）计算E（δ2）和D（δ2）其他

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