1樓：初紫了
為：1/x-（x-表示均值）。
因為總體x服從泊松分佈。
所以e(x)=λ即 u1=e(x)=λ因此有 λ=1/n*(x1+x2+..xn)=x拔 即x的平均數所以λ的矩估計量為 λ上面乙個尖號=x拔由最值原理歲臘，如果最值存在，此方程組求得的駐點即為所求的最值點，就可以很到引數的極大似然估計。
極大似然估計法一般屬於這種情況，所以可以直接按乎姿滑上述步驟求極大似然估計。
如果乙個隨機變數呈指數分佈，當s,t>0時有p(t>t+s|t>t)=p(t>s)。
如果t是某一元件的壽命，已知元件使用了t小冊基時，它總共使用至少s+t小時的條件概率。
與從開始使用時算起它使用至少s小時的概率相等。
2樓：老張帥帥噠
設總體x服從引數λ的泊松分佈，x1,x2,…,xn是總體x的樣本，是求λ的矩估計量和極大似然估計量。
3樓：恭同濟
樣本均值的抽樣分佈是所有的樣本均值形成的分佈，即μ的概率分佈。樣本均值的侍山抽樣分佈褲談中在形狀上卻是對稱的。隨著樣本量n的增大，不論原來的總體是否服從胡山正態分佈。
樣本均值的抽樣分佈都將趨於正態分佈，其分佈的數學期望。
為總體均值μ，方差為總體方差的1/n。
4樓：帳號已登出
設x1,x2…凳好…xn是相互獨立的隨機變數序列且手舉他們服從引數λ的泊畢粗碧松分佈，則由中心極限定理知。
lim n趨向無窮大p﹛ ﹜x)
5樓：糾結於那年
最佳回高蠢塵答：設x1,x2……xn是相互獨立的隨機變數序列且他們服從戚禪引數λ的泊松分佈，則檔雹由中心極限定理知 lim n趨向無窮大p﹛ ﹜x)..
6樓：帳號已登出
dx1=, （0-1分佈做銷衝的方差）
dx2=λ 泊純殲松分佈的方差)
d(x1+x2)=dx1+dx2=獨立） 應該是答案鬥清出現錯誤了。
泊松分佈x小於等於怎麼算
7樓：讓我們聆聽世界之聲
這是乙個算概率的公式，沒有小於等於一說
泊松分佈。也就是poisson分佈，是一種統計與概率學裡常見到的離散概率分佈。
其概率函式為：p=λ^k/(k!e^λ)k=0，1，2?k代表的是變數的值。
譬如說x的值可以等於0，漏改如1，5，6這麼四個值，那麼久可以分別求：pppp。
泊松分佈的引數λ是單返啟位時間(或單位面積)內隨機事件的平均發生次數。泊。
松分佈適殲納合於描述單位時間內隨機事件發生的次數。
設x服從泊松分佈,求e[1/(x+1)]
8樓：鯨志願
設x服從泊松分佈。
引數為λ，那麼。
ex=λ,dx=λ
所以e[x(x-1)]
e(x^2)-ex
dx+(ex)^2-ex
也可以直接根據定義。
e[x(x-1)]
sum(n(n-1)*λn/n!*e^(-n=0..∞sum(λ^2*λ^n-2)/(n-2)!
e^(-n=2..∞2*sum(λ^n/n!*e^(-n=0..∞
設x服從泊松分佈,求e[1/(x+1)]
9樓：旅遊小達人
設x服從泊松分佈。
引數為λ，那麼。
ex=λ,dx=λ
所以 e[x(x-1)]
e(x^2)-ex
dx+(ex)^2-ex
也可以直接根據定義。
e[x(x-1)]
sum(n(n-1)*λn/n!*e^(-n=0..∞sum(λ^2*λ^n-2)/(n-2)!
e^(-n=2..∞2*sum(λ^n/n!*e^(-n=0..∞
10樓：網友
如果泊松引數為a，答案為(1-e^-a)/a，不保證算對，總之你把表示式應該能發現它和某個泰勒公式很相近。
x服從引數為λ的泊松分佈， ex=
11樓：帳號已登出
x服從引數為λ的泊松分佈，ex=λ。
把ex換成一階樣本矩xˉ，即得矩估計量為λ^=xˉ。
的矩估計值和極大似然估計值均為：1/x-（x-表示均值）。
因為總體x服從泊松分佈，所以e(x)=λ好鋒即 u1=e(x)=λ因此有 λ=1/n*(x1+x2+..xn)=x拔 (即x的平均數）。
所以λ的矩估計量為 λ(上面乙個尖號）＝x拔。
分佈。在概率論和統計學中，指數分佈是一種連續概率分佈。指數分佈友脊晌可以用來表示獨立隨機事件發生的時間間隔，比如旅客進機場的時間間隔、中文維基百科新條目出現的時間間隔等等。
許多電子產野兄品的壽命分佈一般服從指數分佈。有的系統的壽命分佈也可用指數分佈來近似。它在可靠性研究中是最常用的一種分佈形式。
指數分佈是伽瑪分佈和威布林分佈的特殊情況，產品的失效是偶然失效時，其壽命服從指數分佈。
x服從泊松分佈,求(x1,x2,x3....,xn)的分佈律
12樓：
摘要。極大似然估計的特點：1、比其他估計方法更加簡單；2、收斂性：
無偏或者漸近無偏，當樣本數目增加時，收斂性質會更好；3、如果假設的類條件概率模型正確，則通常能獲得較好的結果。但如果假設模型出現偏差，將導致非常差的估計結果。
x服從泊松分佈，求(x1,x2,x3...xn)的分佈律。
您好，總體也是服從泊松分佈的哦，下面是極大似然估計的具體過程哦<>求極大似然函式估計值的一般步驟：1、根據總體分佈，寫出似然函式；2、對似然函式取對數，並整理；3、求整理後的似然函式求導數；4、列出似然方程，並解似然方程。
極大似然估計的特點：1、比其他估計方法更加簡單；2、收斂性：無偏或者漸近無偏，當樣本數目增加時，收斂性質會更好；3、如果假設的類條件概率模型正確，則通常能獲得較好的結果。
但如果假設模型出現偏差，將導致非常差的估計結果。
x服從泊松分佈,p{0
13樓：zero下幾度的愛
泊松分佈定義：
p = [(k)/(k!)]e^(-k=0,1,2,..
因此p = p + p = (λ/2)·e^(-
設x服從引數為1的泊松分佈,則p(x>1)
14樓：機器
樓上的答案似乎不對。
p(x>1)=1-p(x=1)-p(x=0)=1-e^(-1)-e^(-1)-
1-2/e
X服從0，2的正態分佈，x1x2x9服從
x1 x9相互獨立且同分布，所以x1 x2 x9依然是正態分佈，且均值為0，方差為9 x服從正態分佈 為什麼 x1 x2 2 2服從自由度為1的卡方分布 求助 x1 n 0,1 x2 n 0,1 可由公式x1 x2 n 1 2 1 2 2 2 得到 x1 x2 n 0,2 所以依據標準化原理 x1 ...
若x1,x2是關於x的方程x 2 2k 1 x k 2 1 0的兩實根,且x1,x2都大於1 求 1 k的取值範圍 2 若x
1 判別式 4k 3 0 k 3 4韋達定理x1 x2 2k 1 2 k 0.5x1x1 k 2 1 1 k不等於0 因為a 0,當x 1時，y 0 k不等於1綜上，k 3 4且k不等於1 2 令x1 a,則x2 2a 原方程 x a x 2a 0 x 2 3ax 2a 2 0 3a 2k 1 且2...
已知X1X2為方程X 3X 1 0的兩實根，則X1 3X
x1 3x1 1 0,x1 1 3x1x1 3x2 20 1 3x1 3x2 20 19 3 x1 x2 19 3 3 28 x1 3x2 20 1 3x1 3x2 20 19 3 x2 x1 x2 x1 2 x1 x2 2 4x1x2 9 4 5x2 x1 5 x1 3x2 20 19 3 5 x...