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设总体X~U(1,θ),参数θ>1未知,X1,…,Xn是来自X的简单随机样本.①求θ的矩估计和极大似然估计量;②求上述两个估计量的数学期望.
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设总体X~U(1,θ),参数θ>1未知,X1,…,Xn是来自X的简单随机样本.
①求θ的矩估计和极大似然估计量;
②求上述两个估计量的数学期望.
①求θ的矩估计和极大似然估计量;
②求上述两个估计量的数学期望.
▼优质解答
答案和解析
总体X~U(1,θ),其分布密度为
f(x,θ)=
.
(1)由
=EX=
,解得θ=2
−1,
故θ的矩估计量为:
1=2
−1;
似然函数为
L(θ)=
,
L′(θ)=
<0,L(θ)递减,
又X1,…,Xn∈(1,θ),
故θ的极大似然估计量为
2=max{X1,…,Xn}.
(2)E
1=2E
−1=2μ−1=2×
−1=θ.
而
2=max{X1,…,Xn}的分布函数为:
F
2(x)=P(
2≤x)=P{max{X1,…,Xn}≤x}
=P{X1≤x,…,Xn≤x}
=
P(Xi≤x)
=
,
从而其分布密度为:
f
2(x)=F′
2(x)=
,
所以,
E
2=
x•
dx=
(x−1+1)
dx
=
+
dx
=
+
=
(θ−1)+1=
.
f(x,θ)=
|
(1)由
. |
X |
θ+1 |
2 |
. |
X |
故θ的矩估计量为:
̂ |
θ |
. |
X |
似然函数为
L(θ)=
1 |
(θ−1)n |
L′(θ)=
−n |
(θ−1)n+1 |
又X1,…,Xn∈(1,θ),
故θ的极大似然估计量为
̂ |
θ |
(2)E
̂ |
θ |
. |
X |
θ+1 |
2 |
而
̂ |
θ |
F
̂ |
θ |
̂ |
θ |
=P{X1≤x,…,Xn≤x}
=
| ||
i=1 |
=
|
从而其分布密度为:
f
̂ |
θ |
̂ |
θ |
|
所以,
E
̂ |
θ |
∫ | θ 1 |
n(x−1)n−1 |
(θ−1)n |
∫ | θ 1 |
n(x−1)n−1 |
(θ−1)n |
=
∫ | θ 1 |
n(x−1)n |
(θ−1)n |
∫ | θ 1 |
n(x−1)n−1 |
(θ−1)n |
=
| θ 1 |
| θ 1 |
n |
n+1 |
nθ+1 |
n+1 |
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